3698 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة طريقة ترميز QUBO جديدة ومدمجة للخوارزميات التشفيرية تقلل بشكل كبير من عدد المتغيرات المنطقية وحجم المعاملات مقارنة بالنهج السابقة، مما يزيد من ضعف أنظمة مثل AES-256 أمام أجهزة التلدين الكمي المستقبلية.
تقدم هذه الورقة "AutoProfiler"، وهو إطار عمل لوكلاء نماذج لغوية كبيرة (LLMs) متعاونين يوضح التهديد الكبير للخصوصية المتمثل في الاستنتاج الآلي للملفات الشخصية من خلال استخراج السمات الشخصية الحساسة بفعالية من الأنشطة العامة للمستخدمين على المنصات مجهولة الهوية، مع اقتراح استراتيجيات تخفيف لمعالجة هذه المخاطر الناشئة.
تقدم هذه الورقة هجوم "باك مان" (Pac-Man)، وهو استراتيجية خصومة خفية تعمل على إنهاء المسارات العشوائية في التعلم اللامركزي، وتقترح خوارزمية "متوسط العبور" (Average Crossing) لمواجهة هذا التهديد من خلال تكرار المسارات، مما يضمن استقرار النظام وتقاربه مع الكشف عن انتقال طوري في احتمالية الانقراض.
تحدد هذه الورقة ثغرة أمنية حرجة في النماذج اللغوية الكبيرة حيث يتم استغلال قدرات الاستدلال الأخلاقي لتجاوز فلاتر السلامة عبر منهجية الاختبار التجريبي (TRIAL)، وتقترح إطار الدفاع (ERR)، الذي يستخدم بنية (LoRA) ذات البوابة الضارة متعددة الطبقات للتمييز بين الاستجابات الأداتية الضارة والتحليل الأخلاقي الآمن مع الحفاظ على فائدة النموذج.
تُظهر هذه المراجعة المنهجية لـ 103 منشورات حتى أبريل 2026 أن الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي يعزز قدرات الأمن السيبراني بشكل كبير من خلال تحسين الاستدلال، والقابلية للتفسير، وأداء الوكلاء المتعددين، بينما يسلط الضوء في الوقت ذاته على التحديات الحرجة في التقييس ومخاطر الاستخدام المزدوج للأنظمة الهجومية المستقلة لاقتراح خارطة طريق بحثية مسؤولة.
تؤسس هذه الورقة للأسس النظرية للأمن ما بعد الكم في التشفير بالمفاتيح المتماثلة من خلال تقديم أول براهين أمنية صارمة لمخططات تمديد طول المفتاح، والشفيرات الكتلية القابلة للتعديل، وأنماط مختلفة من التشفير والمصادقة باستخدام تقنيات جديدة قابلة للتطبيق في كل من نموذجي الشفرة المثالية العادي والكمي.
تقترح هذه الورقة نظام تتبع "بيت تورنت" (BitTorrent) لامركزياً يحافظ على الخصوصية، يستخدم العقود الذكية، والشهادات التوثيقية المشفرة، ومخططات التوقيع الهجينة لضمان سمعة قابلة للنقل والتحقق وتحكماً مرناً في الوصول مع تقليل العبء على الأداء إلى أدنى حد.
تقدم هذه الورقة برهاناً صارماً ومبسطاً لأمن بروتوكول بيتكوين في ظل تأخير الشبكة المحدود من خلال تصحيح خطأ سابق في تحليل السير العشوائي باستخدام عملية وصول كتل مثقوبة، مما يثبت في النهاية أن البروتوكول يظل آمناً طالما أن معدل التعدين النزيه المتأخر بالكامل يتجاوز معدل الخصم.
تقترح هذه الورقة عميلاً ذكياً خفيف الوزن يعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة ويعمل من البداية إلى النهاية، حيث يستفيد من التعلم في السياق والتفكير المتسلسل للقيام بالإدراك والاستنتاج والتخطيط والعمل بشكل مستقل في الاستجابة للحوادث الشبكية دون الحاجة إلى محاكيات مصممة يدوياً، محققاً سرعة في التعافي تصل إلى 23% مقارنة بالنماذج الرائدة.
تكشف هذه الدراسة التجريبية لـ 295 من تنبيهات أمن GitHub أنه بينما تُظهر الأنظمة المتكاملة مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في المقام الأول ثغرات برمجية تقليدية على مستوى الكود مثل الحقن وإلغاء التسلسل، فإنها تقدم أيضًا مخاطر هيكلية متميزة مثل مشكلات سلاسل التوريد والوكالة المفرطة التي لا تُمثل بشكل كافٍ في أطر الإفصاح الحالية، مما يستلزم منظورًا يجمع بين CWE وOWASP للتحليل الأمني الشامل.