3659 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة أول نظام أنواع يفرض سياسات تدفق معلومات الإصدار الديناميكية بشكل سليم، مع إثبات صحته رسميًا وإثبات جدواه العملية من خلال نموذج أولي بلغة رست (Rust) طُبق على أنظمة مراجعة المؤتمرات وأنظمة سيفيتاس (Civitas).
تكشف هذه الدراسة لإعادة الإنتاج المسجلة مسبقاً أنه بينما يتوفر أكثر من نصف المصنوعات البرمجية للثغرات الأمنية المدفوعة بنماذج اللغات الكبيرة أو الوكلاء برمجياً بشكل علني، إلا أن معظمها يفشل في التنفيذ بشكل موثوق أو إنتاج نتائج مؤكدة دلالياً، مما يسلط الضضوء على فجوة حرجة بين الكود القابل للتشغيل والأدلة الأمنية القابلة للتحقق بسبب عدم اتساق المعرفات وعدم موثوقية أدوات التحقق الآلية.
تُظهر هذه الورقة أن درجات السلامة الداخلية، التي تعتمد على قياسات الانتباه المعتمدة على المطالبة، تفشل في التنبؤ بنجاح عمليات كسر الحماية لأن الهجمات المغلفة تغير كلاً من المحتوى وإحداثيات القياس، مما يتسبب في جعل درجات النية الضارة تعكس ترتيباً عكسياً للنتائج الضارة الفعلية عبر نماذج وعائلات هجوم متعددة.
تُثبت هذه الورقة أن المسابير الخطية (linear probes) المطبقة على التنشيطات الداخلية لنماذج الذكاء الاصطناٍ مفتوحة الأوزان يمكنها اكتشاف الثغرات الأمنية في الكود البرمجي بفعالية أكبر من توجيه النماذج ذاتها عبر الأوامر (prompting) لإنشاء أحكام أمنية صريحة، حتى في أنواع الثغرات التي لم تُشاهد أثناء التدريب.
تقدم هذه الورقة هجوماً لاستعادة المفتاح الكامل وتزوير التوقيع على مرشح التوقيع MQOM v2.1 من الجولة الثالثة لـ NIST، مما يثبت أن توقيعاً واحداً مقبولاً كافٍ لاستخلاص المفتاح السري بالكامل وتزوير توقيعات جديدة، بتكاليف حوسبية أقل من معايير الأمان الخاصة بـ NIST لجميع الفئات.
تقدم هذه الورقة ColluSkill، وهو إطار عمل هجومي يتملص من ماسحات المهارات الحالية عبر تفكيك النوايا الخبيثة إلى حمولات فرعية مترابطة وغير ضارة محلياً، وتقترح ChainGuard، وهي آلية دفاعية مدركة للسياق تخفف بفعالية من هجمات تركيب المهارات المتقاطعة هذه من خلال تحليل المخاطر على مستوى سير العمل.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للذكاء الاصطناعي التوليدي يقوم بتوليد مجموعات بيانات حركة مرور مشفرة اصطناعية واقعية ومتوازنة للتغلب على ندرة البيانات وعدم توازنها، مما يثبت أن المصنفات المدربة على هذه البيانات الاصطناعية يمكن أن تحقق ما يصل إلى 93% من أداء تلك المدربة على بيانات من العالم الحقيقي مع الحفاظ على الخصائص الإحصائية الحرجة.
تحدد هذه الورقة وتستغل ثغرة معمارية حرجة في واجهات برمجة تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) المملوكة، حيث يمكن فك تشفير مسارات الاستدلال المشفرة القابلة للتبادل عن طريق حقنها في نماذج أضعف، مما يتيح استخراج الملكية الفكرية والبيانات الخاصة والمعلومات الخطرة على نطاق واسع مع تجاوز ضوابط السلامة.
تقدم هذه الورقة أول تحليل طولي متعدد التمثيلات لشبكة لايتنينج (Lightning Network) على مدى خمس سنوات، كاشفةً أنه في حين أصبحت طبوغرافيتها أكثر تشتتاً وتجزؤاً، إلا أن خصائصها التوزيعية والتشغيلية تظل مستقرة بشكل ملحوظ.
تقدم الورقة البحثية SteganoPrompt، وهي أداة يتحكم بها المعلم تدمج علامات يونيكود غير مرئية في مطالبات التكليفات لاستحثاث تواقيع قابلة للكشف في استجابات النماذج اللغوية الكبيرة، مما يوفر وسيلة موثوقة لتحديد عمليات النسخ واللصق الحرفي دون الاعتماد على كاشفات الذكاء الاصطناعي الخارجية أو تعاون مزودي النماذج.