3659 ورقة بحثية
تكشف هذه الورقة عن ثغرات أمنية حرجة وأعباء تخزين عالية في مخطط التخفيف "Sigries" من مايكروسوفت، وتحديداً في انتقاله غير الآمن بين وضعي التتبع وأخذ العينات، وتقترح "FiRM"، وهو حل مصمم بشكل مشترك باستخدام مرشحات SRAM بسيطة لتحقيق حماية آمنة ومنخفضة التكلفة دون تعقيد أدوات التتبع القائمة على ذاكرة الوصول العشوائي المحتواة (CAM).
تقدم هذه الورقة GUIDE، وهي منهجية مبتكرة تدمج نماذج الانتشار كأدوات لإزالة الضجيج في هجمات عكس التدرج الحالية لتعزيز الجودة الإدراكية للبيانات التدريبية المعاد بناؤها في التعلم الاتحادي بشكل كبير.
تقدم الورقة البحثية نظام Stitch، وهو نظام قائم على المضيف يستفيد من النوى القابلة للبرمجة لدمج معلومات النظام والشبكة من أجل الكشف في الوقت الفعلي، وبدقة، وبخفة عن هجمات الارتكاز (pivot attacks)، متفوقاً بشكل كبير على الدفاعات الحالية في الدقة مع الحفاظ على أدنى معدل للإيجابيات الكاذبة.
تقدم هذه الورقة TrustShift، وهو تهديد جديد من جانب الخادم حيث تقوم خوادم MCP المخترقة بخداع الوكلاء خلال مرحلة تكييف حميدة قبل إطلاق حمولات عدائية، وتقدم TrustShiftProbe، وهو إطار عمل يقيس هذه الهجمات معيارياً ويقترح SHIELD، وهو دفاع وقت التشغيل الذي يقلل بشكل كبير من معدلات نجاح الهجمات من خلال تدقيق سلوك الخادم مقابل خطوط الأساس المتعلمة.
تقدم هذه الورقة إطار تقييم قائم على السيناريوهات وقابل للتكرار يميز بين التهديدات المثبتة والافتراضية للكم والذكاء الاصطناعي تجاه بروتوكول TLS 1.3، وتخلص إلى أنه في حين لا توجد خوارزميات معتمدة من قبل المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST) مكسورة حالياً، إلا أن خوارزمية RSA تواجه خطراً حرجاً بحلول عامي 2030-2032، مما يتطلب هجرة فورية وتوفير مرونة تشفيرية في التشفير ما بعد الكم للتخفيف من مخاطر الطوارئ المستقبلية.
تقدم هذه الورقة تحليلاً شاملاً لتقنيات الفحص العشوائي للأجهزة عبر طبقات تجريد بنية طقم التعليمات (ISA)، والبنية الدقيقة (microarchitecture)، ومستوى وصف سجل الترانزستور (RTL)، مع تحديد التحديات الرئيسية والاحتياجات غير الملباة، واقتراح توجهات بحثية مستقبلية لتطوير حلول تحقق أكثر كفاءة وموثوقية.
تقدم هذه الورقة البحثية STAIN-FL، وهو إطار عمل لهجوم باب خلفي مستهدف ومتخفٍ في اكتشاف الشذوذ في الفيديو عبر التعلم الاتحادي، يستغل ظروف المراقبة الطبيعية كمحفزات سياقية للتلاعب بالتسميات والتدرجات، محققاً تصنيفاً خاطئاً مستمراً للشذوذ مع أدنى تأثير على دقة النموذج للبيانات النظيفة.
تُثبت هذه الورقة أن نهج النماذج اللغوية الكبيرة الوكيل (agentic LLM) يتفوق بشكل كبير على المحلل الساكن التقليدي FlowDroid في اكتشاف تسريبات البيانات في أندرويد، لا سيما في السيناريوهات المعقدة مثل الاتصال بين المكونات، والتدفقات الضمنية، والانعكاس (reflection)، مما يشير إلى أن استدلال النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن يكمل تقنيات تحليل التلوث (taint analysis) الحالية بفعالية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتدريب الخصومي يعزز أنظمة كشف التسلل في الشبكات القائمة على الشبكات العصبية الرسومية ضد الهجمات الهيكلية من خلال توليد عينات خصمية عبر الاستبدال الاستراتيجي للعقد، مما يظهر تحسناً في المتانة وأداء الكشف على مجموعتي بيانات CTU-13 وTON-IoT.
تقدم هذه الورقة البحثية "بصمة السلوك للصندوق الأسود" (BBF)، وهي طريقة تمكن مالكي الأوامر البرمجية (prompts) من اكتشاف استنساخ أوامر النظام عبر تشابه المخرجات، وتثبت من خلال دراسة تجريبية واسعة النطاق أنه بينما يؤثر اختيار الأمر البرمجي بشكل كبير على سلوك النموذج وأن الكشف فعال بشكل عام، إلا أنه يظل عرضة لتلاعبات أسلوبية محددة.