3780 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة SynthChain، وهو معيار مرجعي اصطناعي ومجموعة بيانات وقت تشغيل متعددة المصادر مستمدة من هجمات سلاسل التوريد الواقعية، والتي توضح كيف يؤدي دمج مصادر القياس عن بُعد المحدودة بشكل كبير إلى تحسين اكتشاف وإعادة بناء سلاسل الاختراق الخفية والمجزأة مقارنة بالاعتماد على أي مصدر بيانات منفرد.
تقدم هذه الورقة Ember، وهو نظام مراسلة من الند للند، بدون خادم، ومشفر من الطرف إلى الطرف، مبني على شبكة مش (mesh) لامركزية تعتمد بروتوكول IPv6، يضمن الخصوصية من خلال التخزين المحلي للنصوص المشفرة فقط، وانتهاء صلاحية الرسائل بناءً على الوقت، والتحقق الأمني ضد استرداد النصوص الصريحة في حركة مرور الشبكة.
تقدم هذه الورقة "محاسب إدجوورث" (Edgeworth Accountant)، وهو أسلوب تحليلي يستفيد من توسيع إدجوورث والخصوصية التفاضلية من نوع لحساب حدود الخصوصية التفاضلية غير التقاربية والمحكمة للآليات المركبة بتكلفة حوسبية ثابتة، مما يجعله فعالاً بشكل خاص في التعلم العميق والتحليلات الاتحادية.
تقدم هذه الورقة البحثية "WAFFLED"، وهو نهج مبتكر يستغل التباينات في تحليل طلبات HTTP لتجاوز خمسة جدران حماية رئيسية لتطبيقات الويب، مع التحقق من الطبيعة واسعة النطاق لهذه الثغرة من خلال دراسة واسعة النطاق واقتراح "HTTP-Normalizer" كأداة تخفيف فعالة.
تتحدى هذه الورقة فعالية الأساليب الحالية لتطهير النصوص من خلال إثبات أنها تمنح شعوراً زائفاً بالخصوصية، كونها تفشل في منع إعادة تحديد الهوية عبر العلامات الدلالية الدقيقة والمعلومات الإضافية، مما يستلزم غالباً وجود مقايضة بين حماية الخصوصية القوية وفائدة البيانات.
تقترح هذه الورقة نظاماً خفيف الوزن لكشف التسلل يستخدم تقنيتي XGBoost وSHAP لاختيار الميزات لتقليص مجموعة بيانات SCVIC-APT-2021 من 77 إلى أربع ميزات رئيسية، مع تحقيق دقة بنسبة 97%، واستدعاء بنسبة 100%، ودرجة F1 بنسبة 98% للكشف المبكر عن التهديدات المستمرة المتقدمة (APT).
تقترح هذه الورقة منهجية عملية قائمة على الاستدلال لتقييم الخصائص الأمنية مثل السرية والسلامة للدوائر الكمومية التي يتم تنفيذها على أجهزة كمومية متوسطة الحجم ذات ضجيج (NISQ) قد تكون غير موثوقة.
تقدم هذه الورقة "آلية بانكيك غاوس" (GPM)، وهي باب خلفي تنافسي جديد لا يمكن تمييزه حسابياً عن آلية غاوس القياسية، ومع ذلك يضعف ضمانات الخصوصية التفاضلية بشكل تعسفي، مما يبرهن على الحاجة الماسة للتحقق الصارم من تطبيقات الخصوصية التفاضلية لمنع حدوث انتهاكات غير قابلة للكشف للخصوصية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديداً للحفاظ على الخصوصية لتطبيقات إنترنت الأشياء المعتمد على الذكاء الاصطناعي (AIoT) القابلة للتفسير، والذي يستخدم تنظيم إنتروبيا "شاب" (SHAP entropy regularization) للتخفيف من مخاطر تسريب البيانات الحساسة عبر تفسيرات النموذج مع الحفاظ على دقة تنبؤية عالية ودقة في التفسير.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للعلامات المائية بنظام الصندوق الأبيض يتسم بالمرونة، حيث يقوم بدمج معلومات الملكية في معاملات الشبكة العصبية العميقة باستخدام تسلسلات فوضوية ناتجة عن الخريطة اللوجستية، ويتحقق من الملكية عبر خوارزمية جينية، محققاً معدلات كشف عالية وفقداناً ضئيلاً في الدقة حتى بعد الضبط الدقيق للنموذج.