💻 computer science

Amnesia: A Stealthy Replay Attack on Continual Learning Dreams

تقدم هذه الورقة "أمنيزيا" (Amnesia)، وهو هجوم إعادة تشغيل خفي على أنظمة التعلم المستمر حيث يقوم مطلع ذو امتيازات محدودة بالتلاعب باختيار عينات إعادة التشغيل لتعظيم النسيان الكارثي مع البقاء غير مكتشف من خلال القيود القابلة للتدقيق على توزيع الفئات ومعدلات إعادة التشغيل.

Ahmed Sharshar, Naveen Kumar Kummari, Mohsen Guizani2026-08-18
💻 computer science

IP Protection in the Era of Visual Generative AI: A Survey

تقترح هذه المسح الاستقصائي تصنيفاً جديداً ثنائي الأبعاد لحماية الملكية الفكرية في الذكاء الاصطناعي التوليدي البصري، حيث تُصنف الدفاعات التقنية وفقاً لمنطق التحكم ونوع الأصل المستهدف لمراجعة الأساليب الحالية بشكل منهجي، ومواءمة بروتوكولات التقييم، وتحديد التحديات المستقبلية الرئيسية.

Zhuan Shi, Shunchang Liu, Alireza Dehghanpour Farashah, Qian Yang, Han Yu, Cao Yang, Chaochao Chen, Yuping Yan, Yaochu J (…)2026-08-18
📊 statistics

AccretionLink: On-Device Auditing of Exposure-Control Attacks on Attribute Inference

تقدم AccretionLink إطاراً رسمياً وآلية تدقيق على الجهاز لقياس والتحقق من كيفية نجاح هجمات التحكم في التعرض، التي تعمل على ترتيب المنشورات العامة الأصلية لتعزيز استنتاج السمات الخاصة، في تقليل خطأ الاستنتاج وخلق مزايا ملموسة دون تغيير المحتوى.

Faruk Alpay, Taylan Alpay2026-08-18
🤖 machine learning

Workspace Topology as an Attack Vector in Agentic Coding Assistants

تثبت هذه الورقة تجريبياً أن "طوبولوجيا مساحة العمل" لبيئة المطور — والتي تشمل عوامل مثل عمق المجلدات، ونمطية الكود المصدري، وتأطير السياق — تؤثر بشكل كبير على معدل نجاح هجمات حقن الأوامر غير المباشرة ضد مساعدي البرمجة الوكيلين، حيث تعمل الهياكل عالية النمطية والإشارات الأمنية على تقليل الضعف بشكل ملحوظ.

Alexandre G. R. Day, Pradeep Yadlapalli, Sriram Venkatapathy, Thomas Paniagua, Nick Raines, Sahil Wadhwa, Himanshu Kumar (…)2026-08-18
💻 computer science

Hierarchical Agentic Incident Response with Digital-Twin-Validated Attack Inference

تقدم هذه الورقة إطار عمل وكيل هرمي يدمج نماذج لغوية كبيرة مضبوطة بدقة لاستنتاج الهجوم، والتحقق عبر التوأم الرقمي للمعايرة، وتخطيط التدفق لآلية الاستجابة للحوادث متعددة المراحل، مما يحقق معدل نجاح في التعافي أعلى بكثير من النماذج اللغوية الكبيرة الرائدة على بيئة اختبار شبكة مؤسسية.

Yiran Gao, Juntao Chen, Tao Li2026-08-18
🤖 AI

Beyond Direct Access: Resource Hijacking in LLM Agents

تقدم هذه الورقة مفهوم "اختطاف موارد الوكيل" (agent resource hijacking) بوصفه ثغرة أمنية حرجة تتمثل في قيام المهاجمين بالتلاعب بوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM agents) لاستهلاك أو التحكم في موارد عالية القيمة دون سرقة بيانات الاعتماد، مما يثبت من خلال معيار مرجعي جديد أن الدفاعات الحالية تفشل في منع معدلات النجاح العالية لمثل هذه الهجمات.

Puyu Zeng, Qibing Ren2026-08-18
💻 computer science

Pre-Model Representation Failures in GNN-Based Smart Contract Vulnerability Detection

تقدم هذه الورقة تحليلاً للفشل في كواشف ثغرات العقود الذكية القائمة على الشبكات العصبية الرسومية (GNN)، حيث تكشف أن العيوب الحرجة في طبقة التمثيل الرسومي — مثل القوائم البيضاء للمتغيرات المبرمجة مسبقاً، والغموض الهيكلي، وفقدان العقد الدلالية — يمكن أن تؤدي إلى إنتاج رسوم بيانية مختلفة لنفس الكود البرمجي وتصنيف عقود قابلة للاستغلال بالكامل على أنها آمنة، مما يجعل التحسينات اللاحقة للنموذج غير فعالة.

Birindwa Prisca Hondi, Chinoso Philip Nwishienyi, Charity Wanja Mwaura, Alia Teto, Jema David Ndibwile2026-08-18
💻 computer science

Inferring 1-Minimal Trigger Configurations for Assessing Linux Kernel CVE Triggerability

تقدم هذه الورقة إطار عمل FCC، الذي يستنتج تكوينات نواة (kernel) متوافقة مع أنظمة البناء وذات حد أدنى من العناصر (1-minimal)، لتقييم مدى إمكانية استغلال ثغرات (CVE) في نواة لينكس بدقة في بيئات مصممة للإنتاج، مما يحسن بشكل كبير معدلات نجاح التكوين ويقلل من مجموعات الخيارات المرشحة مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Tongjie Wei, Peng Zhang, Zhiwen Hu, Xupu Hu, Chen Lyu, Gangyan Zeng2026-08-18
🤖 AI

AudioTQ: A Data-Oblivious 6-Bit CPU Audio Codec via Randomized Hadamard Rotation and Lloyd-Max Quantization

تقدم هذه الورقة البحثية AudioTQ، وهو برنامج ترميز صوتي في المجال الزمني وغير معتمد على البيانات، يحقق ضغطاً بمعدل 6 بت في الوقت الفعلي على وحدات المعالجة المركزية القياسية من خلال الجمع بين دوران "فاست والشم-هادامارد" العشوائي وتكميم "لويد-ماكس" وطبقة تصحيح المتبقي، مما يؤدي إلى تقليل حجم الملف بشكل كبير مع الحفاظ على نسبة إشارة إلى ضجيج (SQNR) تبلغ حوالي 30 ديسيبل.

Sahil Gangurde2026-08-18
🤖 AI

TwinGridShield: Consequence-Aware Runtime Authorization for LLM Grid-Agent Actions

تقدم هذه الورقة TwinGridShield، وهو طبقة تفويض وقت التشغيل غير مرتبطة بنموذج محدد تمنع أوامر الشبكة غير الآمنة الناتجة عن النماذج اللغوية الكبيرة من خلال التحقق من صحتها مقابل توأم شبكي حتمي، مما يثبت سلامة مثالية في الاختبارات المحكومة بينما يكشف عن ضعف كبير تجاه عدم تطابق النماذج مثل أخطاء قياس الحمل وتناقضات تقييم الفروع.

Md Fazley Rafy2026-08-18