3713 ورقة بحثية
تقدم هذه الدراسة إطاراً قائماً على التفاوض باستخدام مؤشري "المخاطرة مقابل المنفعة" و"السيطرة مقابل القبول" لتوضيح كيفية تعامل الشباب الكندي مع ضغوط الخصوصية المتضاربة مع المساعدات الصوتية الذكية، كاشفةً أن الاستخدام المتكرر غالباً ما يعطي الأولوية للراحة والمنافع على حساب السيطرة المتصورة.
إن ZitPit هو نظام مفتوح المصدر بلغة Rust يعمل على إنشاء حدود صارمة للتحكم في القبول من جانب المستهلك لسير عمل البرمجيات الوكيلة، مما يضمن تحويل المشغلات الخارجية التي تُرى لأول مرة إلى أحداث سياسة مستدامة قبل منح حقوق التنفيذ، وبالتالي توحيد قبول المشغلات، وإدارة الحالة، والخروج المحكوم لمعالجة مخاطر انخفاض قابلية الملاحظة في حلقات التطوير المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
تُعد SALLIE إطار عمل دفاعي موحد وخفيف الوزن يعمل في وقت التشغيل، حيث يستفيد من التفسير الآلي للكشف عن عمليات الاختراق النصية والبصرية لنماذج الرؤية واللغة وتخفيف حدتها من خلال تحليل تنشيطات تدفق المتبقيات الداخلية، محققاً أداءً فائقاً عبر بنيات متنوعة دون تقليل قدرات النموذج.
تقترح هذه الورقة إطار عمل هجين لكشف التسلل يعتمد على (SE ViT-BiLSTM) يستبدل آلية الانتباه متعدد الرؤوس التقليدية بآلية انتباه "الضغط والتحفيز" (Squeeze-and-Excitation) لتحقيق دقة عالية وزمن انتقال منخفض في تأمين بيئات إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) وإنترنت الأشياء الطبية (IoMT)، مما يظهر أداءً فائقاً على مجموعتي بيانات (EdgeIIoT) و(CICIoT2024) قبل وبعد موازنة البيانات.
تقترح هذه الورقة منهجية تستفيد من التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) مع النماذج اللغوية الكبيرة لأتمتة إنشاء الملفات التعريفية الأمنية، مما يضمن المواءمة بين الضوابط التقنية واللوائح الأوكرانية للأمن السيبراني مع دمج المعايير الدولية مثل ISO/IEC 27001 وNIST.
إن ClawLess هو إطار عمل أمني يضمن سلامة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين من خلال فرض سياسات ديناميكية تم التحقق منها رسميًا عبر نواة في مساحة المستخدم تعتمد على اعتراض استدعاءات النظام بواسطة BPF، مما يوفر حماية قوية حتى ضد الوكلاء العدائيين.
تعزز هذه الورقة البحثية المتانة التنافسية لشبكة عصبية تلافيفية (CNN) تُستخدم لمحاذاة البلورة والمنظم في مصادم الهادرونات الكبير (LHC) التابع لمركز سيرن، وذلك عبر تنفيذ غلاف معالجة مسبقة قابل للتفاضل لتمكين الهجمات القائمة على التدرج والضبط الدقيق، مما يحسن دقة المتانة بنسبة تصل إلى 18.6% دون المساس بالأداء النظيف، مع توسيع التحليل ليشمل نقاط الضعف الزمنية على مستوى التسلسل.
تقدم هذه الورقة FedSpy-LLM، وهو إطار هجوم قابل للتوسع والتعميم يستفيد من استراتيجية مبتكرة لتفكيك التدرج لإعادة بناء بيانات التدريب الخاصة من تدرجات التعلم الاتحادي، متجاوزاً بذلك بفعالية القيود المتعلقة بحجم الدفعة، وطول التسلسل، وبنية النموذج — بما في ذلك تلك التي تستخدم الضبط الدقيق كفء المعلمات (PEFT).
تعيد هذه الورقة تعريف الخصوصية السياقية لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة باعتبارها مهمة "كفاية معلومات"، مقدمةً إخفاء الهوية عبر النصوص الحرة كاستراتيجية متفوقة، وبروتوكول تقييم حواري يكشف كيف أن التقييمات القائمة على الرسالة الواحدة تستهين بتسرب الخصوصية مقارنة بالتفاعلات متعددة الأدوار.
تثبت هذه الورقة وجود "ثلاثية دفاعية" تُظهر أنه لا يمكن لأي دفاع تغليف مستمر ومحافظ على المنفعة أن يضمن السلامة الكاملة ضد حقن الأوامر للنماذج اللغوية ذات فضاءات الأوامر المتصلة، وهو استحالة نظرية تم التحقق منها ميكانيكياً في لغة Lean 4 وتم إثباتها تجريبياً عبر نماذج لغوية كبيرة متعددة.