3659 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل هجينًا متمحورًا حول الإنسان يدمج الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة لتوفير دعم ميسر للمستخدمين مع العقود الذكية على السلسلة للتنفيذ الآمن، بهدف إنشاء نظام لفض النزاعات أكثر شمولاً وشفافية وامتثالاً قانونياً لمستخدمي الأصول المشفرة من الفئات المستضعفة.
تثبت هذه الورقة أنه لا يمكن لأي بناء "الصندوق الأسود الكامل" لدالة عشوائية كاذبة (PRF) من مولد عشوائي كاذب (PRG) أن يحقق أقل من من الاستدعاءات غير التكيفية للمولد العشوائي الكاذب، حتى بالنسبة للدوال العشوائية الكاذبة الضعيفة ذات المخرجات المكونة من بت واحد، مما يوفر حدوداً دنيا قوية على كفاءة مثل هذه البناءات ويترك إمكانية وجود بناء يعتمد على استدعاء واحد كتحدٍ رئيسي مفتوح.
تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية ذات المليارات من المعلمات يمكنها تحقيق عملية حذف دقيقة ومطابقة للحالة مع الحفاظ على التتبع عبر إعادة تشغيل التدريب من مخزن رموز يستثني أمثلة محددة، شريطة أن يكون التنفيذ الأصلي قد جُهز بأدوات لتسجيل المصدر مع الاحتفاظ بنقطة تفتيش غير ملوثة، رغم أن هذه الطريقة لا تضمن الكفاءة الحسابية لطلبات الحذف المشتتة.
تقدم هذه الورقة نظرة عامة منهجية حول كيفية تأثير انتقال أنظمة البلوكشين إلى التشفير ما بعد الكمي على الأمن والأداء، مبرهنةً على أن هذا الانتقال ليس مجرد استبدال مباشر بسيط، بل هو عملية معقدة تتطلب إعادة تصميم هيكلي دقيق لتجنب زعزعة استقرار البروتوكولات الأساسية وتقويض الكفاءة.
تقدم هذه الورقة البحثية \textsc{Concept2Scenario}، وهو إطار عمل للتفسير الآلي (mechanistic interpretability) يحدد اتجاهات السيناريوهات الداخلية التي تقمع الرفض، ويترجمها إلى سيناريوهات لغوية طبيعية قابلة للتفسير، ويثبت أن هذه السيناريوهات المكتشفة ترفع معدلات نجاح عمليات الاختراق (jailbreak) بشكل كبير عبر نماذج متعددة مفتوحة المصدر ومتطورة.
تُوصِف هذه الورقة استهلاك الطاقة الذي غالباً ما يتم التغاضي عنه لتقنيات الدفاع ضد هجمات الذكاء الاصطناعي في الشبكات الخلوية، مع تسليط الضوء على المقايضة الحرجة بين دقة تعلم الآلة، والمتانة، وكفاءة الطاقة.
تقدم عملية نظامية المعرفة (SoK) هذه منظوراً هندسياً برمجياً موحداً وموجهاً نحو دورة الحياة لوثائق الخصوصية من خلال تحليل 290 ورقة بحثية بشكل منهجي لرسم مسار إنشائها وتحليلها واستهلاكها، مع تحديد الاتجاهات الرئيسية، والفرص المتاحة، والتوجهات البحثية المستقبلية بما في ذلك التحديات المتمحورة حول الذكاء الاصطناعي وتكامل السياسات مع الأكواد البرمجية القائم على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل SEAG، وهو إطار عمل يحافظ على الخصوصية ويستخدم نموذجاً خفيف الوزن لتحديد الكيانات الحساسة واستبدالها بأسماء مستعارة في كل من استعلامات المستخدم والمستندات المسترجعة، مما يتيح الاستخدام الآمن للنماذج اللغوية الكبيرة الخارجية في عملية التوليد المعزز بالاسترجاع دون الكشف عن المعلومات السرية.
تقدم الورقة البحثية "Matrix"، وهي طبقة حالة سببية حتمية تضمن النزاهة المؤسسية في تدفقات العمل الوكيلية من خلال تسجيل أصل قابل للفحص والتحقق من تبعيات السلطة، مما يعطي الأولوية للتنفيذ القابل للتدقيق والتحقق على مجرد صحة النتيجة.
تُظهر هذه الدراسة أنه في حين تُبدي النماذج القائمة على المحولات (transformer-based models) متانةً أكبر بكثير ضد الهجمات العدائية المتمثلة في التمويه والاضطرابات الهيكلية في كشف رسائل التصيد الاحتيالي عبر الرسائل النصية (smishing) مقارنة بالنماذج المعجمية الكلاسيكية، فإن أداء النصوص النظيفة يُعد مؤشراً غير موثوق للقدرة على الصمود، مما يسلط الض الضوء على الحاجة إلى دفاعات خاصة بالبنية الهيكلية لمواجهة ناقلات الهجوم المتطورة.