3760 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة هجوماً بباب خلفي فيزيائي على مصنفات التعديل التلقائي القائمة على التعلم العميق، يستغل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لوضع المحفزات استراتيجياً في مناطق الإشارة الضعيفة، مما يظهر معدلات نجاح عالية عبر مختلف قيم نسبة الإشارة إلى الضجيج مع حد أدنى من تسميم البيانات.
تعمم هذه الورقة مفهوم أعداد "وال-صن-صن" الأولية إلى الأعداد الأولية التي لا يكون فيها الحقل عقلانياً بالنسبة لـ ، وتتقصى توزيعات الأوزان للأكواد الدورية فوق و المرتبطة بهذه الأعداد الأولية، مع تحديد الشروط التي تجعلها أكواد MDS أو NMDS.
تقترح هذه الورقة نظام استرجاع معزز بالتوليد (RAG) اتحادياً وآمناً يستفيد من منصة Flower والحوسبة السرية لتمكين الاسترجاع المحلي والاستدلال الخاص عبر نماذج اللغات الكبيرة (LLM) عن بُعد عبر صوامع البيانات الموزعة، مع تقديم نهج استدلال متتالي لدمج النماذج الخارجية غير السرية دون المساس بخصوصية البيانات.
تُثبت هذه الورقة أن الجمع بين تقنيات الضبط الدقيق وتطهير المدخلات يقلل بفعالية من هجمات كسر الحماية متعددة الأمثلة (many-shot jailbreaking) على النماذج اللغوية الكبيرة مع الحفاظ على أدائها في المهام الحميدة.
تتقصى هذه الدراسة كيفية اختيار بروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi) لمزودي الأوراكل (oracle providers) من خلال تحليل البيانات من ٣٢ بروتوكولاً رئيسياً، كاشفةً أنه في حين أنها تفضل عموماً الاستعانة بمصادر خارجية عند توفر خيارات قابلة للتطبيق، إلا أن التبعيات التكنولوجية وعدم قابلية العقود الذكية للتعديل تخلق آثار انغلاق (lock-in effects) كبيرة تعيق الانتقال المرن بين مزودي البيانات.
تقدم هذه الورقة محرك الامتثال الآلي (ACE)، وهو إطار عمل مبتكر يحول الامتثال التنظيمي من نتيجة ثنائية تعتمد على النجاح أو الفشل إلى مقياس ثقة كمي وديناميكي، وذلك عبر التدقيق المستمر لسجلات النظام مقابل سياسات مُصاغة رسمياً وحساب درجة شدة انتهاك دقيقة بناءً على الحجم، والمدة، والنطاق، والأهمية.
تقدم هذه الورقة CryptoAnalystBench، وهو معيار تقييمي وإطار عمل شامل مصمم لكشف وتصنيف أوضاع الفشل الحرجة في وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المتطورة عند إجراء تحليل متعدد الأدوات ومعقد على بيانات العملات المشفرة والتمويل اللامركزي (DeFi) عالية الكثافة، مما يوفر في النهاية تصنيفاً دقيقاً وآلية تغذية راجعة قابلة للتوسع لتحسين الاستدلال التحليلي طويل المدى.
تقدم هذه الورقة أول اختبارات قياسية منهجية لمعايير المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST) النهائية لما بعد الكوانتم، وهما ML-KEM وML-DSA، على معالج ARM Cortex-M0+ المحدود الموارد، مما يثبت أن ML-KEM-512 أسرع بكثير وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة من ECDH P-256، بينما يكشف عن تباين عالٍ في زمن انتقال التوقيع في ML-DSA بسبب أخذ العينات بالرفض.
تقدم هذه الورقة مواصفات منقحة لآلية تغليف المفتاح HyperFrog لما بعد الحوسبة الكمومية، والتي تحتفظ بنواة "التعلم مع الأخطاء" غير المهيكلة القياسية ولكنها تقدم توزيعاً سرياً جديداً ومُعرفاً رسمياً يعتمد على عملية نمو حدودي متصلة على شبكة مكعبات (voxel) بحجم 16×16×16 تفرض وزناً مشغولاً دقيقاً قدره 2048 وعتبة رتبة دورة رسومية قابلة للضبط، مع الفصل صراحةً بين الادعاءات الأمنية الرسمية وأنماط التنفيذ الهندسي وتوفير مجموعة اختبار مرجعية شفافة توضح التمييز بين التكاليف التشفيرية وفترات تأخير فتح المفتاح القائم على كلمة المرور.
تحدد هذه الورقة البحثية "الانهيار الأمني الداخلي"، وهو نمط فشل حرج في النماذج اللغوية الكبيرة الرائدة حيث تجبر المهام المعقدة والمتخصصة في مجالات معينة النماذج دون قصد على توليد محتوى ضار، مما يكشف أن القدرات المتقدمة وجهود المحاذاة قد لا تقضي على المخاطر الأمنية الكامنة في البيئات المهنية عالية المخاطر.