3760 ورقة بحثية
يُعد Asscertain إطار عمل مؤتمتًا يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة مع تحسين التأمل الذاتي لتوليد تأكيدات أمان SystemVerilog دقيقة من تصميمات RTL، متفوقًا بشكل كبير على GPT-5 في تغطية الثغرات واكتشاف العيوب مع تقليل جهد التحقق اليدوي.
تقدم الورقة البحثية SecLens-R، وهو إطار تقييم متعدد أصحاب المصلحة يكشف عن تباينات كبيرة في أداء اكتشاف ثغرات النماذج اللغوية الكبيرة عبر الأدوار التنظيمية المختلفة، مما يثبت أن معايير القياس أحادية المقياس تفشل في استيعاب الأولويات المتباينة لأصحاب المصلحة مثل مسؤولي أمن المعلومات (CISOs) والقيادات الهندسية.
تقدم هذه الورقة البحثية "عكس بيانات التوليف" (SDR)، وهو إطار عمل مبتكر لمواجهة غسيل البيانات في تدريب النماذج اللغوية الكبيرة عبر استنتاج التحويلات الأسلوبية غير المعروفة وتوليد استعلامات بشكل تكراري لاستعادة الإشارات القابلة للكشف للاستخدام غير المصرح به للبيانات.
تجادل هذه الورقة بأن مشروع قانون الأمن السيبراني والمرونة في المملكة المتحدة يستلزم التحول من الأمن المرتكز على المحيط إلى بنية "الثقة الصفرية"، حيث تقدم رسمًا خرائطيًا منهجيًا لأحكام القانون مع المتطلبات الهيكلية وإطار عمل مرجعيًا لمساعدة المؤسسات على تحقيق الامتثال أثناء التعامل مع الالتزامات التنظيمية المتداخلة.
يُعد RuleForge نظاماً داخلياً في AWS يعمل على أتمتة توليد والتحقق من قواعد اكتشاف ثغرات الويب من قوالب Nuclei باستخدام نظام ثقة مبتكر يعتمد على "النموذج اللغوي الكبير كحَكَم" (LLM-as-a-judge) واستراتيجية تحسين تكرارية، مما يقلل بشكل كبير من الإيجابيات الكاذبة مع معالجة حجم عمليات الكشف عن الثغرات الأمنية (CVE) الحديثة.
تقدم الورقة البحثية نظام AEGIS، وهو نظام دفاع شبكي مبتكر قائم على الفيزياء يستخدم نموذج حالة سائلة زائديًا موجهًا بالتباين الديناميكي الحراري للكشف عن مراوغة حركة المرور المشفرة من نوع "اليوم صفر" عبر تحليل ديناميكيات التدفق في متشعب غير إقليدي، محققًا دقة فائقة وزمن انتقال منخفض مع تجاوز قيود فحص الحمولة التقليدية.
تقدم هذه الورقة آلية عملية "لابلاس" للمكونات المستقلة (ICLP)، وهي نهج مبتكر لتحقيق الخصوصية التفاضلية النقية على الملخصات الوظيفية ذات الأبعاد اللانهائية في فضاءات هيلبرت، والتي تتغلب على قيود طرق التضمين التقليدية ذات الأبعاد المحدودة وتعزز المنفعة من خلال الإفراط في التنعيم.
تقدم هذه الورقة FedSVA، وهي آلية للخصوصية التفاضلية قابلة للتفسير في التعلم الاتحادي تستفيد من قيم شابلي (Shapley Values) لمعايرة حقن الضجيج ديناميكيًا بناءً على مساهمات السمات، مما يحقق أفضل مستويات المقايضة بين الخصوصية والمنفعة مع توفير ضمانات صارمة للتقارب والأمان.
تقدم هذه الدراسة المسحية تصنيفاً شاملاً وموجهاً نحو التصميم لأنظمة الدفع الرقمي التي تحافظ على الخصوصية، حيث تربط أهداف الخصوصية مثل المجهولية والقابلية للتدقيق بتطبيقاتها التشفيرية عبر سجلات الحسابات اللامركزية والعملات الرقمية للبنوك المركزية، مع تتبع تطورها وتحديد التحديات المستقبلية في تحقيق التوازن بين الخصوصية والامتثال التنظيمي.
تُثبت هذه الورقة أن الذكاء الاصطناي التوليدي يخفض بشكل كبير العوائق أمام المهاجمين المبتدئين لإنشاء حملات تصيد احتيالي معقدة متعددة المتجهات من خلال تقنيات كسر الحماية، بينما تقترح في الوقت ذاته إطار عمل للكشف يعتمد على نماذج المحولات (transformer) ويحقق دقة عالية في تحديد مثل هذه المطالبات الخبيثة.