3780 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة FARM، وهو إطار عمل موحد يستفيد من مشفر تلقائي ثلاثي (triplet autoencoder) للكشف غير الخاضع للإشراف عن انزياح المفاهيم، واستراتيجية تعلم قليلة العينات لتكييف مصنفات عائلات برمجيات Windows PE الخبيثة بفعالية مع مشهد التهديدات المتطور باستخدام بيانات محدودة مصنفة.
تقترح هذه الورقة إطاراً نظرياً لاتخاذ القرار للكشف عن الإخفاء الرقمي (steganography) وقياسه في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تقديم مفهوم "معلومات المعممة" و"الفجوة الإخفائية" لقياس عدم تماثل المعلومات بين الوكلاء، مما يتغلب على قيود الطرق الكلاسيكية التي تتطلب توزيعات مرجعية معروفة.
تقدم هذه الورقة أول دراسة قياس على نطاق الإنترنت لثغرة React2Shell (CVE-2025-55182) الحرجة، وذلك باستخدام تلسكوب شبكي نشط لتوصيف حملات المسح السريعة والآلية والموزعة جغرافياً والبنية التحتية للمهاجمين التي لوحظت فور الكشف عنها كمياً.
تقدم هذه الورقة SpectralGuard، وهو نظام مراقبة في الوقت الفعلي يكتشف ويخفف من هجمات "انهيار الذاكرة" في نماذج فضاء الحالة عبر تتبع نصف قطر الطيف لمؤثرات الانتقال، مما يمنع المدخلات العدائية من تدمير قدرة الاستنتاج بصمت مع الحفاظ على زمن انتقال منخفض ودقة كشف عالية.
تقدم هذه الورقة DiscoRD، وهي منهجية تجريبية تستفيد من التوصيف المكثف لرقائق DRAM حقيقية لتطوير نموذج تجريبي لتحديد عتبات اضطراب القراءة بسرعة وموثوقية، مما يتيح استراتيجيات تخفيف آمنة وموفرة للطاقة ومحسنة الأداء توازن بين تحمل الأخطاء والعبء الإضافي على النظام.
تقدم هذه الورقة cuFuzz، وهو أول فاحص (fuzzer) عملي موجه لـ CUDA يتغلب على العقبات الرئيسية مثل الإيجابيات الكاذبة وعدم توافق الأدوات من خلال الفحص الشامل للبرنامج، وتزويد جانب الجهاز بآلية تتبع التغطية عبر NVBit، وفصل عملية التعقيم، حيث نجح في اكتشاف 43 خطأً لم يكن معروفاً سابقاً عبر 14 برنامجاً من برامج CUDA.
تقدم هذه الورقة FoSAM، وهو أول بروتوكول صُمم لتوفير مراسلة مجهولة الهوية وذات سرية أمامية مثبتة في الشبكات المرتجلة غير الموثوقة دون الحاجة إلى مصافحات تفاعلية، محققاً معدلات نجاح عالية في التسليم في عمليات المحاكاة ومن خلال نموذج أولي لنظام أندرويد.
تقترح هذه الورقة إطار عمل قائماً على المتطلبات يستخدم نماذج أهداف سياقية، ونماذج ميزات ممتدة، وشبكة سببية ضبابية مشفرة بـ Z3 لاختيار طرق المصادقة المثلى ديناميكياً استجابةً للعوامل السياقية المتغيرة والمخاطر الأمنية ضمن مجالات مثل إنترنت الأشياء، وإنترنت المركبات، والرعاية الصحية.
تقدم هذه الورقة CleanSight، وهي آلية دفاع في وقت الاختبار وخالية من التدريب، تخفف من هجمات الأبواب الخلفية في النماذج اللغوية البصرية الكبيرة عبر اكتشاف وتقليم الرموز البصرية التي تظهر سلوك "سرقة الانتباه" غير الطبيعي، مما يؤدي إلى تحييد المحفزات الخبيثة دون إعادة تدريب أو تدهور في أداء النموذج.
تقدم هذه الورقة PISmith، وهو إطار عمل للفريق الأحمر يعتمد على التعلم التعزيزي يتغلب على ندرة المكافأة من خلال تنظيم الإنتروبيا التكيفي وتوزين الميزة الديناميكي لإثبات أن دفاعات حقن الأوامر الحالية لا تزال عرضة بشدة لهجمات الصندوق الأسود التكيفية عبر مختلف المعايير والإعدادات الوكيلة بشكل منهجي.