3659 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة وتقيم منهجية تسخر النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) للكشف التلقائي والمساعدة في إصلاح الثغرات الأمنية في الأجهزة، وتحديداً نقاط الضعف الشائعة (CWEs)، ضمن تصميمات "Verilog" للتخفيف من المخاطر التي يصعب معالجتها بعد التصنيع.
تقدم هذه الورقة بحثًا حول PrivDPO، وهي طريقة مبتكرة للتحسين المباشر للتفضيلات (Direct Preference Optimization) تفرض ضمانًا متخصصًا لـ "خصوصية التفضيل" عبر إضافة ضجيج مُعاير فقط على طول محور التفضيل أحادي البعد، مما يحقق توازنًا قويًا بين الخصوصية والمنفعة لمحاذاة النماذج اللغوية الكبيرة دون التحيزات التي تفرضها أساليب الخصوصية الجاهزة.
تقدم الورقة البحثية PIMiner، وهو نظام وكيل (agentic system) يبني مكتبة استراتيجيات قابلة للنقل أثناء التدريب لتحقيق اختبار اختراق للنماذج اللغوية الكبيرة (red-teaming) عبر حقن الأوامر (prompt injection) بفعالية عالية وعدد استعلامات منخفض ضد النماذج المستهدفة غير المرئية، متفوقاً بشكل كبير على الأساليب الحالية القائمة على التعلم التعزيزي.
يُعد GraphQLer إطار عمل مفتوح المصدر لاختبار الأمن المؤتمت يعزز أمن واجهات برمجة تطبيقات GraphQL عبر بناء رسوم بيانية للتبعية محددة النوع من المخططات الحية لتخليق سلاسل ثغرات متعددة الخطوات، متفوقاً بذلك على الأدوات الحالية مثل ZAP وEvoMaster في اكتشاف العيوب المعقدة والاعتمادية على الحالة مثل تجاوز الصلاحيات (IDOR)، واستخدام الذاكرة بعد التحرير (UAF)، وثغرات الحقن.
تقترح هذه الورقة إطاراً مبتكراً ومتعدد المستويات للتعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في مراكز عمليات الأمن، يقوم بربط خمسة مستويات من استقلالية الذكاء الاصطناعي ديناميكياً بأدوار محددة للعنصر البشري في الحلقة وعتبات الثقة، مما يتيح اتخاذ قرارات تكيفية وقابلة للتفسير تعزز الإشراف البشري بدلاً من استبداله في الدفاع السيبراني.
تقدم هذه الورقة RoguePrompt، وهو مسار آلي لكسر الحماية يستخدم التشفير ثنائي الطبقات (ROT-13 وVigenère) مقترناً بتعليمات فك التشفير باللغة الطبيعية لتحويل المطالبات المحظورة إلى استعلامات تبدو حميدة، محققاً معدلات نجاح عالية في تجاوز فلاتر السلامة وإعادة بناء النوايا الخبيثة عبر نماذج لغوية كبيرة متعددة رائدة.
تقترح الورقة البحثية GeoMark، وهو إطار عمل للعلامات المائية المحلية المدركة للهندسة لخدمة التضمين كخدمة (Embedding-as-a-Service)، والذي يحل مقايضة المتانة والمنفعة والقابلية للتحقق من خلال فصل التفعيل المحلي عن الإسناد المركزي لضمان حماية حقوق الطبع والنشر ضد الهجمات المختلفة مع الحفاظ على المنفعة اللاحقة.
تقدم هذه الورقة أول قياس طولي ومراعٍ للموافقة لـ "Google's Privacy Sandbox"، كاشفةً أن واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بها عانت من ركود في التبني ودعم محدود من المنظومة التقنية قبل وقت طويل من موعد تقاعدها المعلن في أكتوبر ٢٠٢٥، مما ترك في نهاية المطاف تحدي الإعلانات القائمة على الاهتمامات مع الحفاظ على الخصوصية دون حل.
تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة الوكيلّة (agentic LLMs) تُشفّر بطبيعتها إشارات كامنة قابلة للكشف للتعرض لحقن الأوامر غير المباشر في حالاتها الخفية، والتي يمكن استغلالها لبناء دفاع قوي قائم على المسبار (AGRI) يعمل بفعالية على تحييد الهجمات مع الحفاظ على فائدة المهام.
تُثبت هذه الورقة أن الاعتماد على مطالبات نموذجية (canonical prompts) واحدة لتقييم سلامة النماذج اللغوية الكبيرة يؤدي إلى تقدير نقص كبير في الامتثال غير الآمن، حيث تكشف التغييرات في الصيغ السطحية التي تحافظ على المعنى أن جزءاً كبيراً من السلوكيات الضارة يظل غير مكتشف بواسطة طرق القياس المعيارية.