3780 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة إطار عمل موحداً للتنقية ما بعد الإصدار يتميز بـ VAE-Trans وEditorClean، والذي يعمل بفعالية على تحييد حمايات الصور العدائية في ظل عدم تطابق النماذج من خلال استعادة قابلية التعديل وجودة الصورة، مما يكشف عن ثغرة أمنية حرجة حيث يمكن لخطوة تنقية واحدة أن تعطل الدفاعات اللاحقة بشكل دائم.
تقدم هذه الورقة التحقق من الخصائص المتينة، وهي طريقة تركيبية وقابلة للتنفيذ تحدد ما تلتزم به سياسة التحكم في الوصول غير المكتملة أو المتطورة بغض النظر عن التوسعات المستقبلية، وذلك عبر اختزال مشكلة التحقق إلى البحث عن إثبات في البرمجة بالمنطق من الدرجة الثانية.
تثبت هذه الورقة أن نماذج تعلم الآلة يمكنها تحديد تطبيقات الواقع الافتراضي وأنشطة المستخدمين المحددة بدقة تزيد عن 90% من خلال تحليل حركة مرور الشبكة المشفرة من سماعات Meta Quest Pro، مما يتطلب أقل من 10 دقائق من البيانات لكل تطبيق.
تقترح هذه الورقة إطار عمل صارمًا للكشف عن مراجعات الأقران المُنشأة بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة عبر تضمين علامات مائية خفية من خلال حقن الأوامر غير المباشر في ملفات PDF الخاصة بالأوراق البحثية، مما يوفر طريقة قوية إحصائيًا تتفوق على التصحيحات التقليدية مثل تصحيح بونفيروني مع بقائها صامدة أمام دفاعات المراجعين الشائعة.
تقدم هذه الورقة نظام Petra، وهو نظام لتبادل قوائم مواد البرمجيات (SBOM) غير مقيد بتنسيق معين، يُمكّن الموردين من توزيع قوائم مواد برمجية منقحة بشكل آمن باستخدام التشفير الانتقائي، مما يسمح للمستهلكين بالتحقق من السلامة تشفيرياً والاستعلام عن تفاصيل أمنية محددة دون الكشف عن بيانات وصفية سرية غير مصرح بها.
يُعد CTIGuardian إطار عمل عام من نوع التعلم بلقطات قليلة (few-shot) يعمل على الحد من تسريب الخصوصية في النماذج اللغوية الكبيرة التي تم ضبطها بدقة، وذلك عبر توظيف محاذاة الخصوصية من خلال مصنف ومحرر متكاملين، مما يقدم توازناً فائقاً بين الخصوصية والمنفعة مقارنة بنماذج التعرف على الكيانات المسماة التقليدية.
تقدم هذه الورقة أول مسح شامل وإطار عمل منهجي لفهم المشهد الأمني للذكاء الاصطناعي الوكيل، حيث تحلل فضاء التصميم، ونواقل الهجوم، وآليات الدفاع، مع تحديد الفجوات الحرجة والتحديات المفتوحة في تأمين هذه الأنظمة الناشئة.
تحل هذه الورقة البحثية دون قيد أو شرط مسألة مفتوحة تتعلق بثابت الاختزال الموحد الأبعاد لمسألة PRIM-LWE من خلال إثبات أن كثافة المصفوفات ذات المحددات ذات الجذور الأولية فوق الحقول الأولية مقيدة من الأسفل بـ ، مما يؤدي إلى وضع حدود صريحة للزيادة الإضافية للمودولاي (moduli) التشفيرية دون الاعتماد على حدسيات غير مثبتة حول الأعداد الأولية المضروبة (primorial primes).
تقدم هذه الورقة البحثية DNS-GT، وهو نموذج محول (Transformer) جديد يعتمد على التعلم الذاتي، يتعلم تمثيلات سياقية لأسماء النطاقات من تسلسلات استعلامات نظام أسماء النطاقات (DNS) ليتفوق على النماذج المرجعية الحالية في مهام مثل تصنيف النطاقات وكشف شبكات البوتنت (botnet).
تقترح هذه الورقة آلية "التوجيه الآمن للمفاهيم لنماذج اللغات الكبيرة الخاصة بالأكواد" (SCS-Code)، وهي آلية مبتكرة تستفيد من التمثيلات الداخلية للمفاهيم الأمنية داخل النماذج اللغوية الكبيرة لتوجيه توليد الرموز (tokens) بنشاط نحو كود آمن ووظيفي، وبذلك تتفوق على الأساليب الحالية الرائدة في معالجة الثغرات الأمنية.