3713 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية AttnTrace، وهي طريقة فعالة ودقيقة لتتبع حقن الأوامر (prompt injection) وفساد المعرفة (knowledge corruption) في النماذج اللغوية الكبيرة ذات السياق الطويل عبر الاستفادة من أوزان الانتباه، والتي تتفوق على الحلول الحالية الرائدة في كل من السرعة والفعالية مع تمكين الكشف المحسن عن التعليمات المحقونة.
تقدم هذه الورقة "ألعاب الحصى الشبحية المتوازية"، وهي تقنية تجمع بين التوازي وقياسات أساس هادامارد لتقليل عمق الضرب المطلوب لخوارزمية ريجيف للتحليل إلى حد كبير، مما يثبت إمكانية تحليل الأعداد الصحيحة ذات الـ 4096 بت بعمق قدره 193 مقارنة بالمتغيرات السابقة التي كانت تتطلب 444 أو 680.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل "إخفاء الهوية العدائي الموضعي العقلاني" (RLAA)، وهو إطار عمل محلي بالكامل وخالٍ من التدريب يستخدم بنية (المهاجم-المُحكّم-مُخفي الهوية) للتغلب على مفارقة الخصوصية المتعلقة بواجهات برمجة التطبيقات عن بُعد وانهيار المنفعة في النماذج المحلية، وذلك عبر استبدال الاستراتيجيات العدائية الجشعة بآلية مُحكومة بالعقلانية تعمل على تحسين المقايضة بين مكاسب الخصوصية وتكلفة المنفعة.
تقدم الورقة البحثية EZ-MIA، وهو هجوم استدلال العضوية الخالي من التدريب الذي يستفيد من درجة "منطقة الخطأ" (Error Zone) للكشف عن الحفظ في النماذج اللغوية التوليدية ذاتية الانحدار التي خضعت للضبط الدقيق، بمعدلات كشف أعلى بكثير ونسب إنذارات كاذبة أقل من الأساليب الحالية المتطورة.
تقيم هذه الورقة تأثير أربعة تمثيلات عددية (الفاصلة العائمة بـ 32 بت و16 بت، والأعداد الصحيحة بـ 8 بت و4 بت) على مرونة نماذج التعلم العميق المدمجة ضد هجمات حقن الأخطاء الكهرومغناطيسية (EMFI)، كاشفةً أن تنسيقات الأعداد الصحيحة، ولا سيما تنسيق 8 بت، توفر مقاومة أفضل بكثير واحتفاظاً بالدقة مقارنة بتنسيقات الفاصلة العائمة التي تعاني من تدهور شبه كامل بعد خطأ واحد.
إن HearthNet هو نظام تنسيق متعدد الوكلاء يعتمد على الحوسبة الطرفية، يقوم بنشر وكلاء نماذج لغوية كبيرة مستمرين ومتخصصين في أدوار معينة على أجهزة التحكم المنزلية المركزية لتمكين التحكم القوي عبر اللغة الطبيعية في الأجهزة الذكية من خلال التنسيق اللامركزي، وإدارة الحالة المشتركة، وحدود التفويض الصارمة.
تثبت هذه الورقة أنه بالنسبة لعائلة محددة من أكواد ريد-سولومون فوق الحقول الأولية، فإن حدسية فجوات التقارب تفشل عند أنصاف أقطار ضمن من معدل سعة الكود، مما يؤدي إلى إضفاء الصبغة الرسمية على مخطط وضعه كراتشون وكازانين.
تُثبت هذه الورقة أن نماذج الاستدلال الكبيرة تصبح أكثر عرضة للهجمات الضارة بشكل ملحوظ عندما تواجه صراعات أو معضلات في القيم الداخلية، وهي ثغرة ناتجة عن التداخل والتداخل بين التمثيلات الأمنية والوظيفية على مستوى العصبونات.
تقترح هذه الورقة استخدام الاستبدال المتجانس (homoglyphic substitution)، الذي يستبدل الحروف القياسية ببدائل مشابهة بصرياً من نصوص مختلفة، كتقنية عدائية لتقليل كفاءة التحليل الأسلوبي وحماية المعلومات الشخصية من الاستنتاج من النص المكتوب.
تقدم الورقة البحثية تقنية "توجيه الفراغ الموجه بالرأس" (HMNS)، وهي تقنية اختراق مبتكرة تحقق معدلات نجاح هجوم هي الأفضل في مجالها من خلال تحديد وتثبيط رؤوس الانتباه الحرجة سببيًا بشكل تكراري، مع حقن اضطرابات في الفراغ الصفري المتعامد معها لتجاوز آليات السلامة.