3780 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية "نقل العصبونات عبر النماذج" (CNT)، وهي طريقة لاحقة (post-hoc) تعمل على تكييف النماذج اللغوية الكبيرة بكفاءة مع متطلبات السلامة المتطورة من خلال نقل مجموعة فرعية دنيا من العصبونات من النماذج المانحة، مما يحقق إعادة استخدام وظيفي مستهدف مع حد أدنى من التدهور في الأداء.
تقدم هذه الورقة "هجمات إفساد إلغاء التعلم"، وهي استراتيجية عدائية مبتكرة حيث يستغل الفاعلون الخبثاء الطبيعة الإلزامية لطلبات حذف البيانات لحقن عقد محددة، والتي بمجرد إزالتها عبر عملية إلغاء التعلم التقريبي، تسبب تدهوراً كبيراً وخفياً في أداء الشبكات العصبية الرسومية.
تقترح هذه الورقة تقييم تسرب أندرسون-دارلينج (ADLA)، وهو إطار عمل يتفوق على طريقة تحليل التباين في اختبار ليفين (TVLA) القياسية في اكتشاف تسرب القنوات الجانبية في تطبيقات الشبكات العصبية المحمية، وذلك من خلال استخدام اختبار أندرسون-دارلينج لتحديد الاختلافات التوزيعية الكاملة بدلاً من الاعتماد فقط على انزياحات المتوسط.
تقترح هذه الورقة البحثية "العلامة المائية للمجال الوظيفي" (FSW)، وهي إطار عمل قوي يرسخ إشارات الملكية في عمود فقري وظيفي مستقر ومنخفض الأبعاد للنماذج اللغوية الكبيرة لضمان الكشف الموثوق ضد الاضطرابات على مستوى المعلمات مثل الضبط الدقيق والكمية مع الحفاظ على فائدة النموذج.
يُعد بروتوكول التحكم في الوكيل (ACP) الإصدار 1.13 مواصفة تقنية رسمية تُنشئ طبقة تحكم في الدخول تعتمد على التشفير للوكلاء المستقلين في بيئات الأعمال بين الشركات (B2B)، مما يضمن الحوكمة من خلال التحقق من الهوية، والتفويض القائم على القدرات، والتدقيق القابل للتحقق دون استبدال الأطر الحالية مثل التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC) أو نموذج الثقة الصفرية (Zero Trust).
تقدم هذه الورقة MaskedHLSVerif، وهو تدفق عمل للتحقق الرسمي على مستوى الحالة مصمم للتحقق بدقة من أمن القنوات الجانبية للطاقة للأجهزة المقنعة الناتجة عن التوليف عالي المستوى، مما يقضي بفعالية على النتائج الإيجابية الكاذبة الناتجة عن بنيات مسار البيانات للمتحكمات ذات الموارد المشتركة التي تعيب أدوات التحقق الحالية.
تُظهر هذه الورقة أنه بينما يمكن لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة الحاليين اكتشاف المخاطر الأمنية بشكل موثوق من خلال عمليات التصديق الفاشلة، إلا أنهم يفتقرون إلى القدرة المتسقة على التحقق من السلامة عبر عمليات التصديق الناجحة، مما يكشف عن فجوة حرجة في وعيهم الأمني تعيق نشر البروتوكولات التي تحافظ على الخصوصية مثل مناطق NDAI.
يُعد FedTrident إطار عمل مرن لتصنيف حالة الطرق القائم على التعلم الاتحادي، حيث يواجه بفعالية هجمات قلب الملصقات المستهدفة من خلال دمج الكشف عن النموذج المحلي على مستوى العصبونات، والاستبعاد التكيفي للعملاء، وإلغاء التعلم الآلي لاستعادة سلامة النموذج العالمي وتحقيق أداء مماثل للسيناريوهات الخالية من الهجمات.
تُثبت هذه الورقة أن صعوبة فك تشفير رموز التثبيت الكمي العشوائية في الحالة المتوسطة تُعد افتراضاً جديداً لما بعد الكوانتم، مما يتيح بناء بدائل تشفيرية عملية ومثالية من حيث عدد الجولات مثل التشفير بالمفتاح العام والتحويل غير المدرك، مع إثبات أن هذه المسألة تمتلك بنية سيمبلكتية متميزة من المرجح أنها تمنع اختزالها إلى مسألة التعلم مع الضجيج من الخطوط المنخفضة (LPN) المدروسة جيداً.
تقدم هذه الورقة DLVA، وهو نظام قائم على التعلم العميق يقوم بتحليل كود بايت (bytecode) لعقود إيثيريوم الذكية بسرعة ودقة من خلال رسم الكود إلى نواقل واستخدام الشبكات العصبية للتفوق على الأدوات الحالية مثل Slither في كل من السرعة والدقة.