3707 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية RLSpoofer، وهو إطار عمل للتعلم التعزيزي خفيف الوزن ومن نوع الصندوق الأسود (black-box)، والذي يبرهن على ضعف مخططات العلامات المائية الحالية للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) من خلال تحقيق معدل نجاح في التزييف بنسبة 62% مع حد أدنى من بيانات التدريب ودون الوصول إلى المعلمات الداخلية للنموذج.
تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات اصطناعية مكونة من 3,201 محادثة متعددة الجولات مصنفة لمعالجة نقص الموارد المتاحة للكشف عن التصيد الاحتيالي عبر الرسائل النصية (smishing)، حيث أثبتت من خلال التجارب أن نماذج التعلم الآلي التقليدية ذات ميزات TF-IDF تتفوق على البنيات القائمة على المحولات (transformer-based architectures) في تحديد هجمات الهندسة الاجتماعية متعددة المراحل.
تقدم هذه الورقة RedShell، وهو إطار عمل يحافظ على الخصوصية وفعال من حيث الأجهزة، والذي يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة المضبوطة بدقة لأتمتة توليد كود PowerShell هجومي صالح ومتوافق دلالياً لأغراض اختبار الاختراق الأخلاقي على أنظمة Microsoft Windows.
تقدم الورقة البحثية AnyPoC، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء وقابل للتوسع يقوم تلقائيًا بتوليد والتحقق بصرامة من اختبارات إثبات المفهوم القابلة للتنفيذ لتقارير الأخطاء البرمجية المرشحة، مما يقلل بشكل كبير من النتائج الإيجابية الكاذبة ويكتشف بنجاح أكثر من 120 خطأً جديدًا عبر 12 نظامًا برمجيًا رئيسيًا.
تتقصى هذه الورقة مدى جدوى العلامات المائية القوية وغير القابلة للكشف بشكل مثبت لمخرجات النماذج اللغوية الكبيرة ذات الإنتروبيا المنخفضة، مقترحةً مخططات جديدة تعمل بإنتروبيا ثابتة لكل رمز وتظل صامدة أمام عمليات الاستبدال والحذف العشوائية في ظل فرضيات تشفيرية محددة.
تقدم هذه الورقة LLM-Redactor، وهو إطار عمل مفتوح المصدر يقيم تجريبياً ثماني تقنيات للحفاظ على الخصوصية لطلبات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، ويوضح أن استراتيجية هجينة تجمع بين الاستدلال المحلي، والتنقيح، وإعادة الصياغة الدلالية تقلل بفعالية من تسرب البيانات مع توفير قاعدة قرار لاختيار الأساليب المثلى بناءً على نماذج التهديد وأعباء العمل.
إن COBALT-TLA هو حلقة تحقق عصبية-رمزية تدمج نموذج لغوي كبير مع أداة فحص نماذج TLA+ في دورة تغذية راجعة مؤتمتة لاكتشاف ثغرات جسور السلاسل المتعددة بكفاءة، بما في ذلك فئات الهجمات غير المتوقعة، وذلك باستخدام آثار خطأ حتمية لتوجيه توليد المواصفات الرسمية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتكيف مع النطاقات معززاً بالتجميع يجمع بين محاذاة الميزات القائمة على التحويل الطيفي وتجميع K-Medoids لتحسين دقة واستقرار كشف التسلل عبر النطاقات في أنظمة التحكم الصناعية التي تواجه توزيعات حركة مرور ديناميكية وبيانات محدودة مصنفة بشكل كبير.
تقدم هذه الورقة البحثية IOCRegex-gen، وهو نظام مؤتمت يعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) يقوم بتحويل مؤشرات الاختراق (IoCs) من تقارير استخبارات التهديدات السيبرانية (CTI) إلى تعبيرات نمطية (regular expressions) دقيقة دلالياً وصحيحة تركيبياً من خلال آلية واعية بالمجموعات ومسار تحقق تكراري، محققاً معدل إصابة بنسبة 99.1% ومقللاً بشكل كبير من الجهد اليدوي في العمليات الأمنية.
تقدم هذه الورقة TEMPLATEFUZZ، وهو إطار عمل للفحص (fuzzing) دقيق التفاصيل يستغل ثغرات قوالب الدردشة بشكل منهجي من خلال طفرات على مستوى العناصر والبحث الاستدلالي لتحقيق معدلات نجاح أعلى بكثير في كسر الحماية مع حد أدنى من تدهور الدقة عبر النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصالم والتجارية على حد سواء.