3803 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة CIPHER، وهو معيار ومسار تسجيل تلقائي مصمم لتقييم وقياس الثغرات التشفيرية في الأكواد البرمجية التي تولدها النماذج اللغوية الكبيرة، كاشفةً أنه بينما يخفف التوجيه الآمن الصريح من بعض المشكلات، فإنه يفشل في القضاء بشكل موثوق على العيوب التشفيرية عبر النماذج المتنوعة.
تتبنى هذه الدراسة مسحاً من منظور متمحور حول التخزين لتصنيف تقنيات الاختبار الحالية وفقاً لخصائص التنفيذ وآليات الفشل المستهدفة، وتحلل بشكل نقدي أوجه القصور في تقنيات "الفوزينج" التقليدية في معالجة تعقيدات التخزين الجوهرية، وتستكشف كيف يمكن للتوجيه الدلالي المدعوم بالذكاء الاصطناعي التغلب على هذه التحديات لتحسين صحة أنظمة التخزين.
تقترح هذه الورقة "Spider-Sense"، وهو إطار عمل للدفاع عن الوكيل قائم على الأحداث، يستخدم استشعار المخاطر الجوهرية لتفعيل آلية فحص هرمية ومستقلة بشكل انتقائي، مما يحقق أداءً أمنياً فائقاً مع حد أدنى من زمن التأخير مقارنة بنماذج التحقق الإلزامي التقليدية.
تقدم هذه الورقة البحثية AdFL، وهو إطار عمل للتعلم الاتحادي قائم على المتصفح يُمكّن الناشرين عبر الإنترنت من تدريب نماذج عالمية للإعلانات المستهدفة باستخدام بيانات المستخدمين المحلية دون المساس بالخصوصية، محققاً دقة تنبؤ عالية (تصل إلى 92.59% من المساحة تحت المنحنى AUC) مع الحفاظ على الأداء حتى مع وجود ضمانات الخصوصية التفاضلية.
تقترح هذه الورقة وتقيم إطار عمل للتحقق من وقت التشغيل قائم على مبدأ "الثقة الصفرية" لبروتوكول مدفوعات الوكيل (AP2)، والذي يستخدم الرموز المستخدمة لمرة واحدة الديناميكية (dynamic nonces) ودلالات الاستهلاك لمرة واحدة (consume-once semantics) للتخفيف بفعالية من هجمات إعادة التشغيل وهجمات ربط السياق في أنظمة الدفع المستقلة، مع الحفاظ على إنتاجية عالية وزمن انتقال منخفض.
تستعرض هذه الورقة وتصنف نماذج الثقة الحديثة للشبكات المتنقلة المخصصة لمركبات (VANETs)، مع تسليط الض الضوء على تمييز جوهري بين أساليب تقييم الثقة من جانب المستلم ومن جانب المرسل، بينما تدعو إلى إجراء أبحاث مستقبلية في أساليب جانب المرسل للتغلب على القيود الزمنية الحقيقية وتحسين كفاءة اتخاذ القرار.
تقترح هذه الورقة إطاراً موحداً ومبنياً على أسس متينة يعتمد على التحسين المقيد، والذي يشتق معظم مخططات العلامات المائية الحالية للنماذج اللغوية الكبيرة، ويكشف عن مقايضة حرجة بين الجودة والتنوع والقدرة، ويُمكّن من تصميم طرق علامات مائية مبتكرة ومثلى مصممة خصيصاً لتلبية متطلبات محددة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل لنماذج اللغات الكبيرة يتكون من مرحلتين ومجموعات بيانات متوازنة ومبتكرة للتغلب على قيود أنظمة كشف التسلل التقليدية، محققةً بذلك كشفاً عملياً ومنخفض التكلفة وفي الوقت الفعلي للأنشطة غير الطبيعية عبر مصادر سجلات متباينة مع معالجة ندرة البيانات ومقاييس التقييم المضللة.
تقدم هذه الورقة PROTOPURIFY، وهو إطار عمل دفاعي ضد الهجمات الخلفية يتميز بالقابلية للتوسع وإعادة الاستخدام، يقوم بتنقية النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تحديد وتثبيط المكونات المتوافقة مع النماذج الأولية عبر الطبقات، مما يخفف بفعالية من مختلف الهجمات الخلفية مع حد أدنى من التأثير على الفائدة السليمة ودون الحاجة إلى أي معلومات جانبية.
تقدم هذه الورقة PQS-BFL، وهو إطار عمل للتعلم الاتحادي القائم على البلوكشين والآمن لما بعد الحوسبة الكمومية، والذي يستخدم تواقيع ML-DSA-65 وعقوداً ذكية محسنة لحماية البيانات الحساسة في مجالات مثل الرعاية الصحية، مبرهناً من خلال تقييم مكثف أنه يحقق أماناً مقاوماً للكم مع حد أدنى من الأعباء التشفيرية الإضافية مع الحفاظ على دقة عالية للنموذج وقابلية للتوسع.