3744 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية PRISM، وهو إطار عمل شبيه بالنظام 2 (System 2) يعزز سلامة نماذج الرؤية واللغة من خلال عملية استدلال مكونة من أربع مراحل مهيكلة، وتحسين "التحسين المباشر للتفضيلات" (Direct Preference Optimization) عبر بحث شجرة مونت كارلو (MCTS)، مما يقلل بفعالية من معدلات نجاح الهجمات مع الحفاظ على فائدة النموذج ضد التهديدات متعددة الوسائط المعقدة.
تقترح هذه الورقة بنية تحتية آمنة متعددة الطبقات من إنترنت الأشياء والحافة والسحابة (IoT-Edge-Cloud) للرعاية الصحية، تدمج الخصوصية التفاضلية مع آلية ضوضاء هجينة بين "لابلاس" و"غاوس" وتقنية "البلوكشين" لحماية بيانات المرضى مع الحفاظ على دقة عالية لتعلم الآلة وتقليل زمن استجابة الطوارئ بشكل كبير.
يُعد UniMark إطار عمل موحداً ومفتوح المصدر يعالج التجزئة في مجال تحديد محتوى الذكاء الاصطناعي من خلال دمج محرك معياري للتحليل متعدد الوسائط مع استراتيجية مبتكرة ثنائية التشغيل تدعم كلاً من العلامات المائية الخفية والعلامات التنظيمية المرئية، إلى جانب معايير قياسية للتقييم الصارم للأداء.
تؤسس هذه الورقة إطاراً شاملاً لعمليات الاختزال في المتوسط خلال وقت حدودي توحد بين مسألتي -XOR المزروعة المشوبة وPCA الموتر عبر مختلف رتب وكثافات الموترات، مما يحدد ترتيباً جزئياً للشدة ويسمح باختزال الحالات المفترض شدتها بين هذه المسائل النموذجية.
تقدم هذه الورقة البحثية Triosecuris، وهي آلية دفاعية تم التحقق منها شكلياً تجمع بين حماية الأجهزة من نمط CET وحماية التحميل الاستباقي التي يدرجها المترجم لمنع هجمات Spectre من نوع BTB وRSB وPHT، مع برهان تم التحقق منه آلياً يضمن أن البرامج المحولة لا تسرب معلومات أكثر من نظيراتها المصدرية بغض النظر عن التنبؤ.
تكشف هذه الورقة، من خلال مقابلات مع أفراد قضوا عقوبات سابقة وعائلاتهم، كيف أن نشر الأجهزة الرقمية في السجون الأمريكية يعطي الأولوية للأمن والمراقبة على حساب خصوصية المستخدم واستقلاليته، مما يتسبب في أضرار اجتماعية وعلاقية جسيمة، وتدعو إلى التصميم الشامل والرقابة العامة لتحقيق توازن أفضل بين هذه المصالح المتضاربة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل جديداً من مرحلتين لآليات العد ذات الخصوصية التفاضلية التي تحافظ على التوزيعات المستهدفة من خلال الجمع بين مُخصِّص توزيع "لابلاس الدوري" الجديد وخوارزمية بناء فعالة تعتمد على نظرية "مقاييس إبسيلون"، مما يوازن بين دقة التوزيع، ودقة العد، وأداء وقت التشغيل.
يُعد SelfGrader طريقةً خفيفة الوزن ومستقرة للكشف عن عمليات كسر الحماية (jailbreak) في النماذج اللغوية الكبيرة، حيث يستفيد من احتمالات الرموز (token-level logits) وقاعدة تسجيل ثنائية المنظور لتحقيق انخفاضات كبيرة في معدلات نجاح الهجمات مع تقليل استهلاك الذاكرة وزمن الاستجابة بشكل جذري مقارنة بحواجز الحماية الحالية.
تقدم هذه الورقة بروتوكول (Lean-Agent)، وهو نظام تحقق رسمي يستخدم إثبات النظريات عبر لغة (Lean 4) لضمان امتثال إجراءات الذكاء الاصطناعي المالي المستقل للمتطلبات التنظيمية الصارمة رياضياً، مما يستبدل الحواجز الوقائية الاحتمالية غير الكافية بسلامة حتمية وقابلة للتحقق تشفيراً.
تستعرض هذه الورقة الدور الناشئ للذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة في أتمتة التحقق من أمن الأجهزة عبر مراحل سير العمل الرئيسية، وتتحقق من تطبيقها العملي من خلال دراسة حالة على مسرع NVDLA، مع التأكيد على ضرورة إرساء المخرجات المولدة بواسطة الذكاء الاصطناًعي على أسس من المحاكاة الصارمة والاستدلال الرسمي لضمان ضمان أمني موثوق.