💬 NLP

Pattern Enhanced Multi-Turn Jailbreaking: Exploiting Structural Vulnerabilities in Large Language Models

تقدم هذه الورقة البحثية "سلسلة الهجوم المعززة بالأنماط" (PE-CoA)، وهو إطار عمل يستخدم خمسة أنماط محادثة متميزة لاستغلال الثغرات الهيكلية في النماذج اللغوية الكبيرة بشكل منهجي، مما يكشف أن الدفاعات الأمنية خاصة بكل نمط ولا تتعمم عبر فئات الضرر المختلفة.

Ragib Amin Nihal, Rui Wen, Kazuhiro Nakadai, Jun Sakuma2026-02-06
🤖 AI

Influence of Parallelism in Vector-Multiplication Units on Correlation Power Analysis

تبحث هذه الورقة في كيفية تأثير المعالجة المتوازية في مسرعات الأجهزة للشبكات العصبية على هجمات تحليل القدرة بالارتباط، حيث تستنتج وتتحقق من صحة المعادلات التي تصف انخفاض معدلات نجاح الهجوم مع زيادة مستوى التوازي.

Manuel Brosch, Matthias Probst, Stefan Kögler, Georg Sigl2026-02-06
🤖 AI

Steering Externalities: Benign Activation Steering Unintentionally Increases Jailbreak Risk for Large Language Models

تكشف هذه الورقة عن "الآثار الخارجية للتوجيه"، وهي ظاهرة حيث تؤدي متجهات توجيه التنشيط الحميدة المخصصة لتحسين المنفعة (مثل فرض تنسيقات JSON أو الامتثال) دون قصد إلى تآكل حواجز الحماية الخاصة بالسلامة وزيادة معدلات نجاح عمليات الاختراق بشكل كبير، مما يكشف عن نقطة عمياء حرجة في النشر الآمن للنماذج اللغوية الكبيرة.

Chen Xiong, Zhiyuan He, Pin-Yu Chen, Ching-Yun Ko, Tsung-Yi Ho2026-02-06
💻 computer science

The Birthmark Standard: Privacy-Preserving Photo Authentication via Hardware Roots of Trust and Consortium Blockchain

يقترح معيار "Birthmark" نظاماً لتوثيق الصور يحافظ على الخصوصية عبر الاستفادة من عشوائية مستشعرات الأجهزة الفريدة وسلسلة كتل (blockchain) اتحادية لإنشاء شهادات مجهولة المصدر وغير قابلة للتلاعب، مما يتغلب على ثغرات البيانات الوصفية والتحيزات المؤسسية للحلول الحالية مثل C2PA.

Sam Ryan2026-02-06
💬 NLP

VEXA: Evidence-Grounded and Persona-Adaptive Explanations for Scam Risk Sensemaking

تقترح الورقة البحثية إطار عمل VEXA، الذي يولد تفسيرات موثوقة لعمليات الاحتيال موجهة للمتعلمين من خلال دمج تأصيل الأدلة القائم على GradientSHAP مع التكيف مع الشخصيات المستند إلى النظرية لضمان الموثوقية الدلالية والقابلية للتفسير الأسلوبي دون المساس بالأمانة.

Heajun An, Connor Ng, Sandesh Sharma Dulal, Junghwan Kim, Jin-Hee Cho2026-02-06
💻 computer science

SynAT: Enhancing Security Knowledge Bases via Automatic Synthesizing Attack Tree from Crowd Discussions

تقترح هذه الورقة البحثية SynAT، وهو نهج تلقائي يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة واستخراج علاقات الأحداث لتوليد أشجار الهجوم من مناقشات الأمن الجماعية، مما يعزز بفعالية قواعد المعرفة الأمنية مثل CVE وCAPEC وأنظمة هواوي الداخلية بمعلومات استخبارات التهديدات في الوقت المناسب.

Ziyou Jiang, Lin Shi, Guowei Yang, Xuyan Ma, Fenglong Li, Qing Wang2026-02-06
💻 computer science

Clouding the Mirror: Stealthy Prompt Injection Attacks Targeting LLM-based Phishing Detection

تكشف هذه الورقة أن أنظمة كشف التصيد الاحتيالي القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة عرضة لهجمات حقن الأوامر الخفية التي تستغل التباينات الإدراكية بين البشر والنماذج، وتقترح إطار عمل InjectDefuser للتخفيف من هذه المخاطر بفعالية من خلال تقوية الأوامر، وتعزيز الاسترجاع، والتحقق من المخرجات.

Takashi Koide, Hiroki Nakano, Daiki Chiba2026-02-06
🤖 AI

Sovereign-by-Design A Reference Architecture for AI and Blockchain Enabled Systems

تقترح هذه الورقة بنية مرجعية سيادية تعامل السيادة الرقمية كخاصية معمارية من الدرجة الأولى عبر دمج الهوية ذاتية السيادة، والثقة القائمة على البلوكشين، والذكاء الاصطناه التوليدي الخاضع للتحكم، وذلك لسد الفجوة بين المقصد التنظيمي والتصميم النظامي الملموس لبرمجيات قابلة للتدقيق ومدركة للولاية القضائية.

Matteo Esposito, Lodovica Marchesi, Roberto Tonelli, Valentina Lenarduzzi2026-02-06
💻 computer science

Time-Complexity Characterization of NIST Lightweight Cryptography Finalists

تقدم هذه الورقة نموذجاً رمزياً لاستخلاص التعقيد الزمني لجميع المرشحين العشرة النهائيين في مسابقة المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST) للتشفير خفيف الوزن بشكل رسمي، وذلك عبر تفكيكها إلى مراحل التهيئة، ومعالجة البيانات، والإنهاء، مما يوفر إطاراً نظرياً موحداً لتوجيه عملية اختيار البدائيات الفعالة للبيئات محدودة الموارد.

Najmul Hasan, Prashanth BusiReddyGari2026-02-06
💻 computer science

Persistent Human Feedback, LLMs, and Static Analyzers for Secure Code Generation and Vulnerability Detection

تُظهر هذه الورقة أن أدوات التحليل الساكن مثل CodeQL وSemgrep تظهر تباينات كبيرة عند مقارنتها بالحقيقة المرجعية التي تم التحقق منها بشرياً للأكواد البرمجية المولدة بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة، مما يدفع نحو اقتراح إطار عمل يدمج التغذية الراجعة البشرية المستمرة في مسار توليد معزز بالاسترجاع ديناميكي لتعزيز توليد الأكواد الآمنة وكشف الثغرات الأمنية.

Ehsan Firouzi, Mohammad Ghafari2026-02-06