3780 ورقة بحثية
تجادل ورقة الموقف هذه بأن جهود وضع العلامات المائية للذكاء الاصطناعي الحالية تخاطر بالتحول إلى مجرد امتثال رمزي بسبب عدم التوافق بين التوقعات التنظيمية والقيود التقنية، وتقترح إطاراً ثلاثي الطبقات يتكون من المعايير، والبنية التحتية للتدقيق، والإنفاذ لضمان الحوكمة الفعالة.
تقدم هذه الورقة جردًا هندسيًا منهجيًا يحدد التقنيات المعتمدة على التشفير غير المتماثل المعرض للخطر أمام الحوسبة الكمومية عبر مختلف المجالات والبيئات التشغيلية، وذلك لإرساء إطار عمل مهيكل لتحديد التعرض المنهجي لمخاطر الحوسبة الكمومية المستقبلية.
تقدم هذه الورقة طريقة مقاومة للتزوير لتحديد النماذج اللغوية من خلال استغلال القيد الهندسي الطبيعي المتمثل في وقوع مخرجاتها على قطع ناقص عالي الأبعاد، مما يتيح بروتوكول تحقق ذاتي يشبه عملية المصادقة التشفيرية.
تقدم هذه الورقة أول تقييم شامل لوكلاء الذكاء الاصطناعي مقابل متخصصين بشريين في مجال الأمن السيبراني في بيئة مؤسسية حية، حيث أثبت إطار العمل متعدد الوكلاء المقترح ARTEMIS تفوقه على تسعة من أصل عشرة مشاركين بشريين في اكتشاف الثغرات الأمنية الصالحة مع تقديم مزايا كبيرة من حيث التكلفة، رغم القيود الحالية في التعامل مع المهام القائمة على واجهة المستخدم الرسومية (GUI) وارتفاع معدلات الإيجابيات الكاذبة.
تُعد zkCraft إطار عمل عملي يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة الموجهة بالأوامر لتوليد أنماط الطفرات، وتوظف آلية بحث مبتكرة قائمة على البراهين للكشف بكفاءة عن التناقضات الدلالية في دوائر المعرفة الصفرية، مما يجسّر الفجوة بين التحقق الرسمي وتصحيح الأخطاء الآلي مع تقليل الاعتماد على الحلول البرمجية.
تُجمّع هذه الورقة البحثية التطورات الأخيرة في التعلم العميق المدرك للسياق للكشف عن اختراق الشبكات القائم على تدفقات البيانات (NetFlow) عبر اقتراح تصنيف رباعي الأبعاد للمنهجيات، مع معالجة عيوب التقييم والقيود التشغيلية بشكل نقدي لضمان الكشف الموثوق عن حملات الهجمات متعددة التدفقات في بيئات الشبكات المشفرة والواقعية.
يُعد SuperLocalMemory نظام ذاكرة متعدد الوكلاء، محلي الأولوية، يحافظ على الخصوصية، ويمنع هجمات تسميم الذاكرة من خلال العزل الهيكلي وتصنيف الثقة البايزي مع تعزيز دقة الاسترجاع عبر إعادة الترتيب التكيفي، وكل ذلك دون الاعتماد على البنية التحتية السحابية أو استدلال النماذج اللغوية الكبيرة.
تقدم هذه الورقة SANDBOXESCAPEBENCH، وهو معيار مفتوح مصمم لتقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة الرائدة على الهروب من بيئات الحاويات المعزولة (sandbox) عبر استغلال ثغرات متنوعة، مما يثبت أن النماذج القادرة يمكنها بنجاح اختراق طبقات العزل هذه عند وجود عيوب.
تقدم هذه الورقة البحثية ZeroDayBench، وهو معيار لتقييم قدرة وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المتطورة على اكتشاف وترقيع 22 ثغرة أمنية من نوع "اليوم الصفر" (zero-day) جديدة في قواعد الأكواد مفتوحة المصدر بشكل مستقل، مما يكشف أن النماذج الحالية ليست قادرة بعد على أداء مثل هذه المهام الاستباقية في الدفاع السيبراني بشكل موثوق.
تحدد هذه الورقة وتثبت تجريبياً "صراع النزاهة" (Integrity Clash)، وهي ثغرة يمكن للأصول الرقمية من خلالها أن تمتلك في آن واحد إثبات منشأ C2PA صالحاً يدعي التأليف البشري وعلامات مائية ناتجة عن الذكاء الاصطناعي نظراً لاستقلالهما التقني، وتقترح بروتوكول تدقيق عبر الطبقات يحل هذا التناقض من خلال التقييم المشترك لكلا الإشارتين لتحقيق دقة تصنيف بنسبة 100%.