3780 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة طريقة لعلامة مائية خالية من التشويه وخالية من المعلمات الفائقة لنماذج لغة الانتشار المنفصلة، تستخدم حيلة أخذ عينات "Gumbel-max" الحافظة للتوزيع لتمكين الكشف الموثوق بمعدلات إنذار كاذب تتلاشى أسياً.
تقدم هذه الورقة PIDSMaker، وهو إطار عمل مفتوح المصدر يوحد ثمانية من أنظمة كشف التسلل القائمة على تتبع المصدر والأكثر تطوراً في بنية معيارية ذات بروتوكولات موحدة، مما يتيح تقييماً ومقارنة قابلة للتكرار وعادلة وفعالة داخل مجتمع أبحاث أنظمة كشف التسلل القائمة على تتبع المصدر (PIDS).
تقدم هذه الورقة AEGIS، وهو إطار عمل خالٍ من بيانات الاستبقاء، يعمل في آن واحد على تعزيز المتانة والاستبقاء لنماذج الانتشار أثناء محو المفاهيم من خلال الاستفادة من آليات التوجيه المستهدفة التنافسية للتغلب على المقايضات المتأصلة في الأساليب الحالية.
تقترح الورقة البحثية TensorCommitments، وهو نظام إثبات استدلال قائم على التنسور (tensor-native) وخفيف الوزن، يتيح التحقق الفعال والقوي من مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة على السحب غير الموثوقة مع حد أدنى من العبء الحسابي مقارنة بالطرق التشفيرية وغير التشفيرية الحالية.
تقدم هذه الورقة نظام asmFooler، وهو نظام يقيم متانة نماذج كشف تشابه الكود الثنائي القائمة على التعلم العميق ضد التحويلات العدائية الحافظة للدلالات، مما يكشف أن مرونة النماذج تعتمد بشكل كبير على مسار المعالجة وأن الاضطرابات الطفيفة المصاغة بعناية يمكن أن تعطل قرارات النماذج بفعالية.
تقدم هذه الورقة البحثية "الذاكرة المشتتة الآمنة" (SSM)، وهي مخطط مبتكر يستبدل التشفير القائم على العداد بمشاركة الأسرار القائمة على كثير الحدود لتحقيق السرية الكاملة للبيانات، وسلامتها، وحداثتها بتكاليف أداء وأعباء عتادية أقل بكثير مقارنة بحلول ذاكرة الجيوب الآمنة الحالية.
تقدم هذه الورقة KeySpace، وهو إطار عمل لتقييم البنية التحتية للمفاتيح العامة في الشبكات بين الكواكب، والذي يثبت أن البروتوكولات التقليدية مثل بروتوكول حالة شهادة الإنترنت (OCSP) وقوائم إلغاء الشهادات (CRLs) يمكن أن تعمل بفعالية مع السلطات الموزعة، مع اقتراح توسعات جديدة أيضاً لتحسين الأداء والأمن بشكل أكبر في البيئات ذات زمن الانتقال العالي والاتصال المتقطع.
تقدم هذه الورقة البحثية "Shallow Diffuse"، وهي تقنية علامة مائية غير مرئية وقوية لنماذج الانتشار، تعمل على فصل تضمين العلامة المائية عن توليد الصور من خلال الاستفادة من الفضاءات الجزئية منخفضة الأبعاد لتعزيز قابلية اكتشاف العلامة المائية واتساق التوليد بشكل كبير مقارنة بالطرق الحالية.
تقيم هذه الورقة قدرات مختلف النماذج اللغوية الكبيرة في اكتشاف ملفات الـ WebShell وتطرح إطار عمل "الكشف القائم على الوعي بالوظائف السلوكية" (BFAD)، الذي يحسن أداء الكشف بشكل كبير من خلال تركيز التحليل على الوظائف الحساسة أمنياً وتحسين التعلم داخل السياق، مما يمكّن النماذج اللغوية الكبيرة من التفوق على أدوات الكشف الحالية الأكثر تطوراً.
تقيم هذه الورقة مدى ضعف أنظمة بصمة أجهزة الإرسال في الأقمار الصناعية تجاه الهجمات العدائية المحسّنة —بما في ذلك التشويش، والانتحال، وتسميم مجموعات البيانات— حيث تُظهر فعاليتها في سيناريوهات واقعية، بينما تقترح أيضاً آلية دفاع مبتكرة تستفيد من النماذج المُحسّنة للهجوم للكشف عن هجمات الانتحال وإعادة البث حتى مع وجود بيانات تدريب محدودة.