🤖 machine learning

Beyond performance-wise Contribution Evaluation in Federated Learning

تجادل هذه الورقة بأن طرق تقييم التعلم الاتحادي الحالية غير كافية لأنها تركز فقط على مقاييس الأداء، وتقترح بدلاً من ذلك إطار عمل شاملاً قائماً على قيمة شابلي لتكميم مساهمات العملاء عبر أبعاد مستقلة من الموثوقية —الموثوقية، والمرونة، والعدالة— لتمكين تخصيص أكثر إنصافاً للمكافآت.

Balazs Pejo2026-02-27
💻 computer science

Layer-Targeted Multilingual Knowledge Erasure in Large Language Models

تحدد هذه الورقة عمق التدخل كعامل حاسم وراء فشل محو المعرفة متعدد اللغات في النماذج اللغوية الكبيرة، وتقترح إطار عمل MUTE الذي يستهدف الطبقات المتوسطة غير المرتبطة بلغة معينة لتحقيق محو قوي عابر للغات مع الحفاظ على فائدة النموذج.

Taoran Li, Varun Chandrasekaran, Zhiyuan Yu2026-02-27
🤖 AI

IMMACULATE: A Practical LLM Auditing Framework via Verifiable Computation

يُعد IMMACULATE إطار عمل تدقيق عملي يكشف الانحرافات ذات الدوافع الاقتصادية في النماذج اللغوية الكبيرة التجارية ذات الصندوق الأسود، مثل استبدال النماذج والفوترة الزائدة للرموز، وذلك عبر الاستفادة من الحوسبة القابلة للتحقق لتحقيق ضمانات كشف قوية مع حد أدنى من تأثير الإنتاجية ودون الحاجة إلى أجهزة موثوقة أو وصول إلى النموذج.

Yanpei Guo, Wenjie Qu, Linyu Wu, Shengfang Zhai, Lionel Z. Wang, Ming Xu, Yue Liu, Binhang Yuan, Dawn Song, Jiaheng Zhan (…)2026-02-27
🤖 AI

AgentSentry: Mitigating Indirect Prompt Injection in LLM Agents via Temporal Causal Diagnostics and Context Purification

يُعد AgentSentry إطار عمل دفاعي مبتكر عند وقت الاستدلال، يعمل على التخفيف من حدة حقن الأوامر غير المباشر في وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة عبر نمذجة الهجمات كعمليات استحواذ سببية زمنية، وذلك باستخدام إعادة التنفيذ المقابلة للواقع لتحديد الانحرافات الخبيثة موضعياً، وتطهير السياق الموجه سببياً لاستعادة تنفيذ المهام الآمن مع الحفاظ على الفائدة.

Tian Zhang, Yiwei Xu, Juan Wang, Keyan Guo, Xiaoyang Xu, Bowen Xiao, Quanlong Guan, Jinlin Fan, Jiawei Liu, Zhiquan Liu (…)2026-02-27
💬 NLP

Assessing Deanonymization Risks with Stylometry-Assisted LLM Agent

تقدم هذه الورقة SALA، وهو إطار عمل لوكيل نماذج لغوية كبيرة مدعوم بالأسلوبية، يقيم مخاطر كشف هوية المؤلف في المقالات الإخبارية ويقترح استراتيجية إعادة تكوين موجهة للتخفيف من هذه المخاطر بفعالية مع الحفاظ على المعنى النصي.

Boyang Zhang, Yang Zhang2026-02-27
💻 computer science

Decomposing Private Image Generation via Coarse-to-Fine Wavelet Modeling

تقترح هذه الورقة إطار عمل للخصوصية التفاضلية الطيفية يتكون من مرحلتين، حيث يقوم بضبط نموذج بدقة على معاملات المويجات ذات التردد المنخفض للحفاظ على خصوصية هياكل الصور الحساسة مع الاستفادة من نماذج تعزيز الدقة العامة للتفاصيل ذات التردد العالي، مما يحقق جودة صورة متفوقة مقارنة بطرق الخصوصية التفاضلية القياسية.

Jasmine Bayrooti, Weiwei Kong, Natalia Ponomareva, Carlos Esteves, Ameesh Makadia, Amanda Prorok2026-02-27
💻 computer science

Minimal Cascade Gradient Smoothing for Fast Transferable Preemptive Adversarial Defense

تقترح هذه الورقة الدفاع الاستباقي الأدنى الكافي (MSPD)، وهو إطار دفاعي عدائي سريع وقابل للنقل مدفوع بآلية تنعيم التدرج المتتالي الأدنى (MCGS)، والذي يتفوق بشكل كبير على الطرق السابقة في السرعة والمتانة ضد الهجمات القياسية والتكيفية دون الحاجة إلى الوصول إلى النموذج المستهدف.

Hanrui Wang, Ching-Chun Chang, Chun-Shien Lu, Ching-Chia Kao, Shuo Wang, Isao Echizen2026-02-26
🤖 machine learning

Blameless Users in a Clean Room: Defining Copyright Protection for Generative Models

تُفند هذه الورقة كفاية القرب من خلوّ الوصول لمنع انتهاك حقوق الطبع والنشر في النماذج التوليدية، وتقترح إطار عمل جديداً "خالياً من اللوم" يرتكز على "حماية حقوق الطبع والنشر في الغرفة النظيفة"، والذي أُثبت رسمياً أنه مضمون بواسطة الخصوصية التفاضلية عند تطبيقها على مجموعات البيانات منزوعة التكرار.

Aloni Cohen2026-02-26
🤖 machine learning

Federated Learning in Offline and Online EMG Decoding: A Privacy and Performance Perspective

تقيم هذه الدراسة التعلم الاتحادي لفك تشفير إشارات العضلات الكهربائية (EMG)، حيث كشفت أنه بينما يوفر فوائد تتعلق بالخصوصية وتحسين الأداء في وضع عدم الاتصال، فإن نهج التعلم الاتحادي القياسي يواجه تحديات كبيرة في الإعدادات المتصلة بالإنترنت في الوقت الفعلي بسبب التوترات غير المتوقعة في الأداء الناشئة عن التكيف المشترك بين الإنسان وفك التشفير.

Kai Malcolm, César Uribe, Momona Yamagami2026-02-26
💻 computer science

Silent Until Sparse: Backdoor Attacks on Semi-Structured Sparsity

تقدم هذه الورقة البحثية هجوم "الصمت حتى التخلخل" (SUS)، وهو هجوم باب خلفي مبتكر يستغل آلية التخلخل شبه المهيكل 2:4 القابلة للتنبؤ لدمج محفز خفي في الأوزان المقتطعة مع إخفائه في النموذج الكثيف، مما يضمن تفعيل الهجوم فقط بعد عملية التخلخل ويجعله صامدًا ضد الدفاعات القياسية والضبط الدقيق.

Wei Guo, Fabio Brau, Maura Pintor, Ambra Demontis, Battista Biggio2026-02-26