3659 ورقة بحثية
تُعد SafeStats مجموعة أدوات فعالة للحوسبة الآمنة بين طرفين مصممة خصيصاً للتحليل الإحصائي، حيث تعمل على تحسين عمليات عد التكرار، والفرز، والدوال الرياضية غير الخطية من خلال بروتوكولات متخصصة، مما يحقق تسريعات كبيرة وخفضاً في استهلاك الاتصالات مقارنة بالمكتبات العامة.
تقترح هذه الورقة البحثية "اختيار المجموعات الجوهرية لمكافحة الباب الخلفي"، وهو دفاع أثناء وقت التدريب يقوم ببناء مجموعة فرعية حميدة من البيانات عبر الاستفادة من الإنتروبيا التراكمية وإلغاء تعلم العينات لعزل وإزالة عينات الباب الخلفي بفعالية مع الحفاظ على دقة النموذج الطبيعية.
تُعد SkillGate بوابة أمنية فعالة من حيث التكلفة تحمي وكلاء البرمجة القائمين على الذكاء الاصطناعي من هجمات سلاسل التوريد لملفات المهارات الخبيثة، وذلك عبر توظيف خط معالجة هجين يجمع بين التصفية الأولية بالتعبيرات النمطية (regex) وحكم النماذج اللغوية الكبيرة (LLM-judge) لتحقيق دقة كشف عالية مع تقليل تكاليف الفحص والأعباء التشغيلية أثناء وقت التنفيذ بشكل كبير.
تقدم هذه الورقة بروتوكول إلغاء الخطأ الاحتمالي الأعمى القابل للتحقق (VBPEC)، وهو أول بروتوكول تشفيري يتحقق بأمان من تخفيف الخطأ الكمي على أجهزة غير موثوقة مع عمى تام وخطأ أمني ضئيل أسياً مع تجنب الهدر في المساحة الكمية.
تقيم هذه الدراسة المتانة التنافسية لخمسة نماذج لغوية عربية متطورة ضد الهجمات على مستوى الحروف والكلمات والجمل، مما يكشف عن ثغرات كبيرة تجاه التشكيل والتلاعب بأدوات الربط وإعادة الصياغة، مع إظهار أن التدريب التنافسي يقدم دفاعاً جزئياً ولكنه غير مكتمل.
تقدم هذه الورقة Stemma، وهي طريقة قوية تعتمد على الصندوق الأسود لاختبار أصل النماذج اللغوية الكبيرة، تقوم برسم خرائط للمخرجات مفتوحة النهاية إلى مناطق قرار مستحثة للتغلب على اختلافات الصيغة السطحية، محققةً دقة هي الأفضل في فئتها عبر مختلف تحولات النماذج وإعدادات النشر.
إن هيرميس (Hermes) هو بروتوكول توافق آراء (BFT) ذو جولة دورية للقائد مكون من جولتين لعدد من العمليات، يعمل على القضاء على حالات توقف زمن الاستجابة المتأخرة الناتجة عن القادة البطيئين أو المنهارين عبر استخدام توافق بادئة (prefix consensus) لإتمام أثقل بادئة مشتركة من أي أصوات، مما يضمن استمرارية التقدم حتى عند انتهاء صلاحية الرؤى (views).
تقدم هذه الورقة "RolePlay"، وهو إطار هجوم مبتكر يستغل اتساق الشخصية في النماذج اللغوية الكبيرة لاستحثاث سلوكيات متماسكة دلاليًا ولكنها غير فعالة حوسبيًا، محققًا تضخيمًا في الرموز (tokens) يصل إلى 207.64 مرة ومتفوقًا بشكل كبير على أساليب هجمات تكلفة الاستدلال الحالية.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل E-MagDiP، وهو إطار عمل مبتكر يستخدم إشارات الترددات الراديوية الخارجية لزعزعة بيانات تخطيط كهربية الدماغ (EEG) عند مرحلة الاستحواذ، مما يتيح تطبيق الخصوصية التفاضلية العملية للاستشعار المجتمعي دون الحاجة إلى إجراء تعديلات على سماعات الرأس التجارية أو توليد ضوضاء على مستوى المستخدم.
تقدم هذه الورقة IH-Benchmark، وهو إطار تقييم شامل يكشف عن تباين كبير في قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على الحفاظ على تسلسل التعليمات الهرمي عبر أنواع مختلفة من الصراعات، مما يثبت أن الامتثال للقيود المباشرة بين النظام والمستخدم لا يتنبأ بشكل موثوق بالمتانة ضد الصراعات التي تتم عبر الأدوات أو عمليات حقن التعليمات الخفية.