💻 computer science

Hawkeye: Reproducing GPU-Level Non-Determinism

تقدم الورقة البحثية Hawkeye، وهو إطار عمل يتيح إعادة إنتاج عمليات ضرب المصفوفات المسرعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) بدقة وبدون فقدان على وحدة المعالجة المركزية (CPU) من خلال التحليل المنهجي ومحاكاة السلوكيات غير الحتمية الخاصة بالعتاد، مثل تقريب القيم وترتيب التراكم، مما يسهل التدقيق الفعال والموثوق لتدفقات عمل تعلم الآلة من قبل أطراف ثالثة.

Erez Badash, Dan Boneh, Ilan Komargodski, Megha Srivastava2026-03-24
🤖 AI

Meeting in the Middle: A Co-Design Paradigm for FHE and AI Inference

تقترح هذه الورقة نموذج تصميم مشترك يعمل على تحسين مخططات التشفير المتماثل كلياً (FHE) لدوائر الاستدلال في آن واحد، مع تقييد بنيات نماذج الذكاء الاصطناعي للتغلب على التكاليف الحسابية الباهظة للاستدلال السحابي الخاص.

Bernardo Magri, Benjamin Marsh, Paul Gebheim2026-03-24
💻 computer science

ACRFence: Preventing Semantic Rollback Attacks in Agent Checkpoint-Restore

تقدم هذه الورقة ACRFence، وهو إجراء وقائي غير مرتبط بإطار عمل محدد يمنع هجمات التراجع الدلالي (semantic rollback attacks) في وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM agents)—حيث تتسبب الطلبات المعاد تصنيعها بعد استعادة نقاط التحقق في آثار جانبية غير قابلة للإلغاء مثل عمليات الدفع المكررة—وذلك عن طريق تسجيل تأثيرات الأدوات وفرض دلالات إعادة التشغيل أو التفرع (replay-or-fork semantics).

Yusheng Zheng, Yiwei Yang, Wei Zhang, Andi Quinn2026-03-24
🤖 AI

AEGIS: From Clues to Verdicts -- Graph-Guided Deep Vulnerability Reasoning via Dialectics and Meta-Auditing

يُعد AEGIS إطار عمل مبتكرًا متعدد الوكلاء يحقق مستويات رائدة في اكتشاف الثغرات الأمنية من خلال ترسيخ استدلال النماذج اللغوية الكبيرة في مخطط خصائص الكود على مستوى المستودع لإعادة بناء سلاسل تبعية قائمة على الأدلة ديناميكيًا، مما يقضي على الهلوسة عبر الجدل التفاعلي والتدقيق الميتافيزيقي المستقل.

Sen Fang, Weiyuan Ding, Zhezhen Cao, Zhou Yang, Bowen Xu2026-03-24
🤖 machine learning

Adversarial Attacks on Locally Private Graph Neural Networks

تتقصى هذه الورقة التفاعل بين الخصوصية التفاضلية المحلية والمتانة العدائية في الشبكات العصبية الرسومية من خلال تحليل فعالية الهجمات الحالية تحت قيود الخصوصية واقتراح توجهات لتطوير بنيات شبكات عصبية رسومية أكثر أماناً وحفاظاً على الخصوصية.

Matta Varun (Indian Institute of Technology Kharagpur, India), Ajay Kumar Dhakar (Indian Institute of Technology Kharagp (…)2026-03-24
🤖 AI

AC4A: Access Control for Agents

تقدم هذه الورقة إطار عمل AC4A، وهو إطار تحكم في الوصول مرن يتيح إدارة دقيقة للأذونات لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM agents) عبر الأنظمة القائمة على واجهة برمجة التطبيقات (API) والأنظمة القائمة على المتصفح، مما يسمح للمستخدمين بتقييد وصول الوكيل ليقتصر فقط على الموارد المحددة والضرورية لمهمة ما بدلاً من منح وصول كامل أو عدم منح وصول على الإطلاق.

Reshabh K Sharma, Dan Grossman2026-03-24
🤖 AI

Before the Tool Call: Deterministic Pre-Action Authorization for Autonomous AI Agents

تقدم هذه الورقة "جواز سفر الوكيل المفتوح" (OAP)، وهو إطار عمل حتمي قائم على السياسات يقوم باعتراض وتفويض استدعاءات أدوات الذكاء الاصطناعي المستقلة قبل التنفيذ لمنع الإجراءات غير المصرح بها، مما أظهر دفاعاً بنسبة 100% ضد هجمات الهندسة الاجتماعية في الاختبارات العدائية مع الحفاظ على زمن انتقال منخفض.

Uchi Uchibeke2026-03-24
📊 statistics

Composition Theorems for Multiple Differential Privacy Constraints

تضع هذه الورقة إطاراً للتركيب الدقيق لآليات تستوفي قيود الخصوصية التفاضلية المتعددة والمتزامنة، وذلك عبر اشتقاق لِمّة هيكلية لمزيج من اختبارات الفرضيات الثنائية، مما يؤدي إلى منطقة خصوصية يمكن تمثيلها كمزيج من الضمانات غير المتجانسة وتعميم ذلك ليشمل أي عدد من القيود.

Cemre Cadir, Salim Najib, Yanina Y. Shkel2026-03-24
💻 computer science

SkillProbe: Security Auditing for Emerging Agent Skill Marketplaces via Multi-Agent Collaboration

تقدم هذه الورقة SkillProbe، وهو إطار عمل للتدقيق الأمني التعاوني متعدد الوكلاء يعالج التناقضات الدلالية-السلوكية والمخاطر التوافقية في أسواق مهارات وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة، كاشفاً من خلال تقييم واسع النطاق أن الشعبية العالية لا تضمن الأمن وأن المخاطر المتتالية النظامية تشكل مكوناً متصلاً ضخماً.

Zihan Guo, Zhiyu Chen, Xiaohang Nie, Jianghao Lin, Yuanjian Zhou, Weinan Zhang2026-03-24
💻 computer science

Zero-Shot Vulnerability Detection in Low-Resource Smart Contracts Through Solidity-Only Training

تقدم هذه الورقة البحثية Sol2Vy، وهو إطار عمل مبتكر يتيح الكشف عن الثغرات الأمنية بنمط "التعلم الصفري" (zero-shot) في عقود Vyper الذكية ذات الموارد المنخفضة، وذلك عبر نقل المعرفة من نماذج تم تدريبها حصرياً على لغة Solidity، مما يتغلب على ندرة مجموعات بيانات Vyper المصنفة ويتفوق على الأساليب الحالية الرائدة.

Minghao Hu, Qiang Zeng, Lannan Luo2026-03-24