3760 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية ReCAP، وهو وكيل واجهة مستخدم رسومية (GUI) أصيل يحقق حلاً قوياً لاختبارات "كابتشا" (CAPTCHA) ويحافظ على الأداء العام لواجهات المستخدم الرسومية من خلال استخدام نظام تقييم ديناميكي، وتوليد بيانات الاستدلال والعمل بشكل مؤتمت، والتدريب التصحيحي الذاتي على مسارات الفشل.
تقدم الورقة البحثية n-VM، وهي بنية طبقة أولى (Layer-1) مبتكرة توحد عدة أجهزة افتراضية غير متجانسة تحت حالة موحدة للإجماع والهوية والرموز المميزة للقضاء على التجزئة عبر السلاسل مع تحقيق إنتاجية عالية من خلال التنفيذ المتوازي والتجزئة القائمة على السياق.
تقترح هذه الورقة منهجية تجريبية تسخر النماذج اللغوية الكبيرة لأتمتة تقييم موثوقية تطبيقات الويب من خلال التحقق من ممارسات الترميز الآمن ودمج مخرجاتها في نموذج جودة هرمي لتوليد درجة موثوقية شاملة.
تقدم الورقة البحثية "الجدار الناري المعرفي" (Cognitive Firewall)، وهو بنية هجينة بين الحافة والسحابة تؤمن بفعالية وكلاء الذكاء الاصطناعي القائمين على المتصفح ضد حقن الأوامر غير المباشر، وذلك عبر الجمع بين التصفية البصرية المحلية، والتحليل الدلالي السحابي، وسياسات التنفيذ الحتمية لتحقيق معدلات نجاح هجوم تقترب من الصفر مع حد أدنى من زمن الاستجابة.
تُثبت هذه الورقة أن التكميم وحده يفشل في حماية النماذج اللغوية الكبيرة المنشورة على الحافة من هجمات استخراج المعرفة، حيث تقدم إطار عمل CLIQ لاستعادة المعلومات الدلالية من النماذج المكممة بشكل منهجي وبكفاءة أكبر من طرق الاستعلام القياسية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل "الشبكة العصبية الضبابية المتكيفة لتقنية البلوكشين والذكاء الاصطنا-عي" (ANFB-AI)، والذي يدمج تقنية البلوكشين المصرح بها مع نموذج تعلم عصبي ضبابي متكيف لتعزيز أمن المعاملات المالية من خلال الكشف الفعال عن الاحتيال المعقد في الوقت الفعلي، مع التفوق على الخوارزميات الرائدة في الدقة وزمن الاستج</strong>استجابة.
تكشف هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط الناشئة تشكل مخاطر سلامة أكبر من نماذج الانتشار التقليدية من خلال توليد محتوى غير آمن بشكل أكبر عبر فهم دلالي متفوق والتهرب من الكشف بفعالية أكبر، مما يسلط الض الضوء على الحاجة الملحة لمعالجة هذه التحديات غير المعترف بها.
تقدم الورقة البحثية Walma، وهو إطار عمل قائم على تعلم الآلة يكتشف فساد الذاكرة والتلاعب الخارجي في WebAssembly عن طريق تصنيف لقطات الذاكرة، مُظهرةً كشفاً فعالاً مع انخفاض في عبء التشغيل عبر مختلف تكوينات النشر.
تقدم هذه الورقة HammerWatch، وهو بروتوكول مصادقة عن بُعد يكتشف الاضطرابات المجهرية المعمارية الناجمة عن هجمات Rowhammer على الأجهزة السلعية من خلال الاستفمادة من الأدلة على مستوى الذاكرة مثل أخطاء تصحيح الأخطاء (ECC MCEs) وعدادات (PRAC)، مما ينقل النموذج الأمني من الوقاية إلى الكشف.
تقدم هذه الورقة مفهوم "روائح" سلاسل توريد البرمجيات (software supply chain smells) كـمؤشرات للمخاطر الهيكلية، وتقدم أداة Dirty-Waters التي تم التحقق من صحتها من خلال مقابلات مع الممارسين ودراسة كمية لبيئات Maven وNPM لمساعدة المطورين على تحديد وتخفيف الثغرات الأمنية في إدارة التبعيات الخاصة بهم.