🤖 AI

Differential Privacy in Machine Learning: A Survey from Symbolic AI to LLMs

تقدم هذه الدراسة المسحية نظرة شاملة حول الخصوصية التفاضلية في تعلم الآلة، حيث تتبع تطورها النظري من الذكاء الاصطناğı الرمزي إلى النماذج اللغوية الكبيرة، وتفحص طرق التكامل للتدريب المحافظ على الخصوصية، وتحدد تقنيات التقييم العملية.

Francisco Aguilera-Martínez, Fernando Berzal2026-03-12
🤖 AI

Adversarial Hubness Detector: Detecting Hubness Poisoning in Retrieval-Augmented Generation Systems

تقدم هذه الورقة Hubscan، وهو ماسح أمني مفتوح المصدر يستخدم بنية متعددة الكواشف لتحديد وتخفيف هجمات تسميم المركزية (hubness poisoning) في أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، محققاً معدلات استدعاء عالية في اكتشاف مراكز العداء عبر مختلف قواعد بيانات المتجهات والاختبارات القياسية الواقعية.

Idan Habler, Vineeth Sai Narajala, Stav Koren, Amy Chang, Tiffany Saade2026-03-12
💻 computer science

Kraken: Higher-order EM Side-Channel Attacks on DNNs in Near and Far Field

تقدم هذه الورقة البحثية "Kraken"، وهو هجوم قناة جانبية كهرومغناطيسية جديد من الرتبة العليا ينجح في استخراج معاملات الشبكات العصبية العميقة (DNN) من نوى التنسور (Tensor Cores) المتخصصة في وحدات معالجة الرسومات في المجال القريب، ويثبت تسريبًا كبيرًا للأوزان من النماذج اللغوية الكبيرة على مسافة 100 سم، مما يمثل المرة الأولى التي يتم فيها اختراق مثل هذه الأجهزة المتخصصة عبر القنوات الجانبية الفيزيائية.

Peter Horvath, Ilia Shumailov, Lukasz Chmielewski, Lejla Batina, Yuval Yarom2026-03-12
💬 NLP

There Are No Silly Questions: Evaluation of Offline LLM Capabilities from a Turkish Perspective

تقيم هذه الدراسة متانة وسلامة التدريس في النماذج اللغوية الكبيرة غير المتصلة بالإنترنت لتعليم لغة التراث التركية باستخدام مجموعة شذوذ مخصصة، حيث وجدت أن النماذج الموجهة نحو الاستدلال في نطاق 8 إلى 14 مليار معلمة توفر التوازن الأمثل بين التكلفة والسلامة مع إثبات أن مقاومة الشذوذ لا تعتمد بشكل صارم على حجم النموذج.

Edibe Yilmaz, Kahraman Kostas2026-03-12
🤖 AI

Where Do Flow Semantics Reside? A Protocol-Native Tabular Pretraining Paradigm for Encrypted Traffic Classification

تتناول هذه الورقة فشل النمذجة المقنعة القائمة على تسلسل البايتات في تصنيف حركة المرور المشفرة من خلال تحديد عدم التطابق في الانحياز الاستقرائي واقتراح FlowSem-MAE، وهو مشفر تلقائي مقنع جدولي أصيل للبروتوكولات يستفيد من الدلالات الخاصة بكل حقل والأنماط الزمنية ليتفوق بشكل كبير على الطرق الحالية باستخدام بيانات مصنفة أقل بكثير.

Sizhe Huang, Shujie Yang2026-03-12
💻 computer science

OAuthHub: Mitigating OAuth Data Overaccess through a Local Data Hub

تقدم هذه الورقة OAuthHub، وهو إطار عمل تطويري يحد من الإفراط في الوصول إلى بيانات OAuth عبر استخدام الأجهزة الشخصية للمستخدمين كوسيط لفرض نموذج أذونات مركزي وفي الوقت المناسب، مما يقلل بشكل كبير من تعقيد الكود ووقت التطوير المطلوب لمشاركة البيانات بشكل آمن.

Qiyu Li, Yuhe Tian, Haojian Jin2026-03-12
🤖 AI

SBOMs into Agentic AIBOMs: Schema Extensions, Agentic Orchestration, and Reproducibility Evaluation

تقدم هذه الورقة "Agentic AIBOMs"، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء يوسع قوائم مواد البرمجيات (SBOMs) الساكنة من خلال التفكير المستقل المقيد بالسياسات لالتقاط سلوك وقت التشغيل والانحراف البيئي ديناميكيًا، مما يعزز أمن سلاسل التوريد عبر تقييم الثغرات الأمنية القابل لإعادة الإنتاج والواعي بالسياق مع حد أدنى من التوسعات في المخططات للمعايير الحالية.

Petar Radanliev, Carsten Maple, Omar Santos, Kayvan Atefi2026-03-12
🤖 AI

Tool Receipts, Not Zero-Knowledge Proofs: Practical Hallucination Detection for AI Agents

إن NabaOS هو إطار عمل خفيف الوزن للتحقق في الوقت الفعلي مستوحى من نظرية المعرفة الهندية، يقوم بالكشف عن هلوسات الوكلاء الاصطناعيين عبر تصنيف الادعاءات وفق مصادر معرفية ومطابقتها مع إيصالات الأدوات الموقعة بـ HMAC، محققاً دقة عالية في الكشف مع حد أدنى من زمن الاستجابة مقارنة بطرق الإثبات التشفيري غير العملية.

Abhinaba Basu2026-03-12
🤖 AI

TASER: Task-Aware Spectral Energy Refine for Backdoor Suppression in UAV Swarms Decentralized Federated Learning

تقترح هذه الورقة إطار عمل TASER، وهو إطار دفاعي لامركزي لأسراب الطائرات بدون طيار يعمل على تخفيف هجمات الباب الخلفي الخفية في التعلم الاتحادي من خلال الاستفوت من تنقية الطاقة الطيفية لتعطيل المهام الخبيثة هيكلياً مع الحفاظ على دقة المهمة الرئيسية، مما يوفر بديلاً أكثر كفاءة لطرق اكتشاف القيم المتطرفة المعقدة.

Sizhe Huang, Shujie Yang2026-03-12
💻 computer science

Detecting Privilege Escalation with Temporal Braid Groups

تقترح هذه الورقة استخدام أس لـ "بوراو" (Burau Lyapunov exponent) كمسبار جبري ضمن رسوم أذونات السحابة الزمنية للتمييز بين أنظمة المخاطر المشتتة والمركزة لأتمتة كشف تصعيد الامتيازات ومعالجته، مبرهنةً على أن الخصائص غير التبادلية تتفوق على الإحصاءات التبادلية التقليدية في تحديد هذه الحدود.

Christophe Parisel2026-03-12