3780 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة PII-Bench، وهو إطار تقييم شامل يضم 2,842 عينة عبر 55 فئة، لتقييم أنظمة حماية الخصوصية، وتكشف أنه في حين تكتشف النماذج الحالية معلومات الهوية الشخصية (PII) بشكل جيد، إلا أنها تعاني بشكل كبير في تحديد معلومات الهوية الشخصية ذات الصلة بالاستعلام، لا سيما في السيناريوهات المعقدة متعددة المواضيع.
تقدم هذه الورقة خوارزمية "الكشف أو الإخفاء" (ROO)، التي تحقق الخصوصية التفاضلية من نوع لأخذ العينات من التوزيعات المنفصلة عن طريق الاختيار العشوائي بين كشف أو إخفاء التوزيع التجريبي، وتقترح علاوة على ذلك نسخة تكيفية تسمى "الكشف أو الإخفاء الخاص بالبيانات" (DS-ROO) تعمل على تحسين المقايضة بين الخصوصية والمنفعة مع تقديم حد تعقيد أخذ عينات أفضل بشكل صارخ من الأعمال السابقة.
تقدم هذه الورقة اختزالاً جديداً من البحث إلى القرار للوظائف المحلية العشوائية المعرفة بأي محمول ثابت الأرية، مما يثبت أن القدرة على تمييز مخرجاتها عن العشوائية تنطوي على القدرة على عكسها، وبالتالي إزالة الحاجة إلى افتراضات الحساسية المسبقة وإثبات أن الوظائف المحلية أحادية الاتجاه يمكن أن تعمل كمولدات للأرقام شبه العشوائية.
تحلل هذه الورقة أجهزة إنترنت الأشياء المعرضة للإنترنت والتي تم تحديدها عبر منفذ TR-069 في محرك البحث Shodan عبر عشر دول لإثبات أن التكوينات المستمدة من المسح تشفر مخاطر التعرض على مستوى السكان، مما يكشف عن اختلافات كبيرة بين الدول في التعرض للمنافذ الخطرة ويحقق دقة تصنيف متوازنة تبلغ حوالي 0.61 للملفات التعريفية عالية المخاطر.
تقدم هذه الورقة أول معيار مرجعي موحد وقابل للتكرار لمختلف تقنيات التشابه القائمة على التعلم للكشف عن البرمجيات الخبيثة، كاشفةً أنه لا توجد طريقة واحدة تتفوق في جميع الأبعاد، وأن المنصات الأمنية الفعالة يجب أن تجمع بدلاً من ذلك بين نهجي التصنيف والتشابه المتكاملين.
تستعرض هذه الورقة منظومة الاستخبارات المالية لاستكشاف كيف يمكن لتقنيات الخصوصية والحوسبة السرية الناشئة أن تُمكّن من إجراء تحليل آمن للبيانات عبر المؤسسات، مما يعزز الكشف عن الجرائم المالية المعقدة مع الحفاظ على معايير خصوصية صارمة.
تقدم الورقة البحثية Llamdex، وهو إطار عمل مبتكر يتيح تخصيص النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مع الحفاظ على الخصوصية كخدمة من خلال السماح للعملاء برفع نماذج مسبقة التدريب خاصة بمجال معين متصلة عبر وحدات قابلة للتدريب، مما يحقق دقة أعلى بكثير من طرق توليد البيانات ذات الخصوصية التفاضلية مع الحفاظ على كفاءة الاستدلال.
يُعد TriniMark إطار عمل قويًا للعلامات المائية التوليدية للكلام مصممًا لنماذج الانتشار، ويحقق تتبعًا على مستوى الثالوث من خلال تمكين إثبات المصدر على مستوى المحتوى، والنسب إلى النموذج على مستوى النموذج، وتحديد المستخدم على مستوى المستخدم، مع الحفاظ في الوقت نفسه على جودة الكلام العالية والمرونة ضد هجمات معالجة الإشارات.
تقدم هذه الورقة SecRepoBench، وهو معيار قياسي يتكون من 318 مهمة عبر 27 مستودعاً حقيقياً للغات C/C++ لتقييم وكلاء الكود، مما يكشف أنه بينما تعاني النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة في مجال الإكمال الآمن للكود، فإن وكلاء الكود يتفوقون عليها بشكل ملحوظ ويقدمون اتجاهات واعدة لتعزيز البرمجة الآمنة في السيناريوهات الواقعية.
تقدم هذه الورقة البحثية ReliabilityRAG، وهو إطار عمل يستفيد من إشارات موثوقية المستندات وخوارزميات نظرية المخططات، وتحديداً نهج المجموعة المستقلة القصوى ذات الأولوية للموثوقية وطريقة أخذ العينات الموزونة القابلة للتوسع، لتوفير دفاعات قوية ومثبتة ضد فساد المتون في أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع مع الحفاظ على دقة عالية.