3780 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة "سلسلة إدارة الثغرات الأمنية" (Vulnerability Management Chaining)، وهو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على شجرة قرار ذات مرحلتين يدمج بيانات KEV وEPSS وCVSS لتقليل أعباء المعالجة العاجلة بنسبة 95% تقريبًا مع الحفاظ على تغطية بنسبة 85.6% للثغرات المستغلة.
تقدم الورقة البحثية Text2VLM، وهو مسار مبتكر يحول مجموعات البيانات النصية فقط إلى مطالبات متعددة الوسائط لتقييم وكشف الحساسية المتزايدة لنماذج اللغة المرئية مفتوحة المصدر تجاه هجمات حقن المطالبات الطباعية، مما يعزز تطوير آليات سلامة قوية للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط.
تقدم هذه الورقة AudAgent، وهي أداة تدقيق مؤتمتة في الوقت الفعلي تسد الفجوة بين سياسات الخصوصية المعلنة لوكلاء الذكاء الاصطناعي وسلوكهم الفعلي أثناء التشغيل من خلال صياغة السياسات بشكل رسمي، وتوصيف ممارسات البيانات، والتحقق من الامتثال للكشف عن انتهاكات الخصوصية وحظرها بشكل استباقي.
تقدم هذه الورقة أول مخطط عتبة (threshold) متوافق مع معيار FIPS 204 لخوارزمية ML-DSA، والذي يحقق خصوصية غير مشروطة لحصص الـ nonce وتوافقاً قياسياً للتوقيع من خلال بروتوكول توزيع مفاتيح (DKG) لـ Shamir nonce وأقنعة PRF ذات إلغاء ثنائي، مما يتيح التوقيع الآمن بعتبات عشوائية عبر مختلف ملفات التعريف القائمة على المنسقين والملفات التعريفية الموزعة بالكامل.
تقترح هذه الورقة نموذجاً جديداً لنشر النماذج اللغوية يسمى "نماذج اللغة ذات الامتيازات الأدنى"، والذي يقدم آلية لتقييد القدرات الحسابية الداخلية للنموذج ديناميكياً أثناء الاستدلال — بدلاً من مجرد تصفية المخرجات — مما يتيح تحكماً دقيقاً وموجهاً بالسياسات في وظائف محددة دون الحاجة إلى إعادة التدريب.
تقترح هذه الورقة إطار عمل بايزي قائماً على التوافق، يعمل على نمذجة الوصول إلى دليل المؤسسة كرسم بياني للتفاعلات متعدد المستويات للكشف عن الأنشطة الضارة من خلال تحديد الاضطرابات المنطقية في المكونات المتصلة بقوة عبر ديناميكيات الرأي وتصنيف الشذوذ المتطور زمنياً.
تقترح هذه الورقة وتقيم مساراً هجيناً للتوسيم الدلالي شبه المُشرف الذي يستفيد من التجميع والنماذج اللغوية الكبيرة لتنظيم واسترجاع أسئلة تقييم مخاطر الأمن السيبراني من الأطراف الثالثة بكفاءة، مما يثبت أن مثل هذه الوسوم الدلالية تُحسن محاذاة الاسترجاع مع تقليل التكلفة والجهد المرتبطين بالتوسيم اليدوي أو التوسيم المباشر القائم على النماذج اللغوية الكبيرة بشكل كبير.
تُثبت هذه الورقة أن الحد الأدنى للخطأ الجمعي الذي تم إرساؤه سابقاً للإصدار المستمر للقيم المتميزة وعزوم في تدفقات "التورنشيل" (turnstile streams) تحت الخصوصية التفاضلية يمكن تجاوزه من خلال السماح للخوارزميات بإخراج تقديرات ذات أخطاء ضربية وجمعية لوغاريتمية متعددة مع استخدام مساحة تخزين لوغاريتمية متعددة فقط.
تُعد Chimera إطار عمل عصبي-رمزي يتيح تحليل حركة المرور بمعدل خط السرعة وبموثوقية عالية على مستويات البيانات القابلة للبرمجة، وذلك عبر تعيين الحسابات العصبية القائمة على الانتباه والقيود الرمزية على البدائيات العتادية لتحقيق استدلال عالي الدقة ضمن حدود موارد صارمة.
تؤسس هذه الورقة لـ "الاستدلال الاتحادي" (Federated Inference) كنموذج تعاوني متميز لخدمة النماذج مع الحفاظ على الخصوصية، وذلك من خلال صياغة متطلباته الجوهرية، وتحليل المقايضات الهيكلية، وتحديد التحديات على مستوى النظام التي تميزه عن التعلم الاتحادي وأساليب التجميع الكلاسيكية.