💻 computer science

Intercloud: Eventual Consistency for Decentralised Economies via Chilling-Effect Consensus

تقدم هذه الورقة Intercloud، وهي شبكة اقتصادية لامركزية تحقق نهائية معاملات آمنة ومحددة زمنياً دون الحاجة إلى إجماع عالمي، وذلك عبر استخدام أسراب المراقبة (Watcher swarms) و"إجماع التأثير المثبط" (chilling-effect consensus) للكشف عن الفساد من خلال غياب الأدلة المتعارضة، مما يتيح تنظيماً يحافظ على الخصوصية وأمناً عقلانياً من الناحية الاقتصادية.

Gregory Magarshak2026-05-25
💻 computer science

Beyond Zero: Enterprise Security for the AI Era

تقدم هذه الورقة "ما وراء الصفر" (Beyond Zero)، وهو نموذج أمني جديد يوسع مبادئ الثقة الصفرية لتشمل عصر الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين قرارات الوصول لكل إجراء بسرعة الآلة لكل من البشر والوكلاء المستقلين لإنشاء مؤسسة ذاتية الدفاع.

Joseph Valente, Michal Zalewski2026-05-25
💻 computer science

From Preventive to Reactive: How AI Coding Assistants Transform Developers' Security Awareness

تكشف هذه الورقة، من خلال المقابلات والملاحظات للمطورين المحترفين، أن مساعدي البرمجة القائمين على الذكاء الاصطناعي ينقلون الممارسات الأمنية من النهج الوقائي إلى النهج التفاعلي عبر فصل الوعي الأمني عن السلوك، مما يدفع المطورين إلى الاعتماد على استراتيجيات تكيف غير مدعومة بدلاً من دمج الأمن في مطالبات البرمجة الأولية الخاصة بهم.

Faisal Haque Bappy, Tahrim Hossain, Sidratul Muntaher Meheraj, Annoor Sharara Akhand, Tasfia Tabassum, Tarannum Shaila Z (…)2026-05-25
💬 NLP

What Does the Server See? Understanding Privacy Leakage from Large Language Models in Split Inference

تكشف هذه الورقة عن ثغرات خصوصية حرجة في الاستدلال المجزأ للنماذج اللغوية الكبيرة من خلال تقديم ActInv، وهي طريقة تعيد بناء مدخلات العميل من التنشيطات الوسيطة رغم الدفاعات الشائعة، وتقترح مقياس عامل تضخيم الاضطراب (PAF) ودفاع PriPert لتحليل وتخفيف مخاطر التسريب هذه بشكل منهجي.

Mingyuan Fan, Yu Liu, Fuyi Wang, Cen Chen2026-05-25
🤖 AI

PoisonForge: Task-Level Targeted Poisoning Benchmark for Instruction-Tuned LLMs

تقدم هذه الورقة البحثية PoisonForge، وهو معيار مرجعي يوضح أن تسميم البيانات على مستوى المهام باستخدام 1% فقط من الأمثلة المصممة يمكن أن ينجح في إجبار النماذج اللغوية الكبيرة المضبوطة بالتعليمات على تضمين كيانات محددة من قبل المهاجم في مخرجات المهام المستهدفة مع الحفاظ على الأداء الطبيعي في مجالات أخرى، مما يكشف أن خيارات تصميم التسميم وليس حجم النموذج هي المحركات الأساسية لنجاح الهجوم.

Luze Sun, Anshuman Suri, Harsh Chaudhari, Cristina Nita-Rotaru, Alina Oprea2026-05-25
💬 NLP

Robust LLM Watermarking with Minimal Semantic Distortion for IP Protection

تقدم الورقة البحثية SAFESEAL، وهو إطار عمل جديد للعلامات المائية المشروطة بالمفتاح يحمي النماذج اللغوية الكبيرة المملوكة من سرقة الملكية الفكرية من خلال تحقيق معدلات كشف عالية ومتانة ضد الهجمات مع الحفاظ على أدنى حد من التشويه الدلالي والاتساق الواقعي عبر استبدال المرادفات المدرك للسياق وكاشف تبايني.

Kieu Dang, Phung Lai, NhatHai Phan, Yelong Shen, Ruoming Jin2026-05-25
🔢 mathematics

On APN Exponents and the Differential and Boomerang Properties of Binomials in Characteristic 3

يحلل هذا البحث بشكل منهجي دوال القدرة شبه المثالية غير الخطية (Almost Perfect Nonlinear) في الخصائص 3، ويثبت بصرامة أن ثنائيات حدية محددة مشتقة من هذه الأسس، بما في ذلك تلك التي تمتلك r=23n12+1r = 2 \cdot 3^{\frac{n-1}{2}} + 1 و r=3n3r = 3^n - 3، تحقق الحد الأدنى من انتظام البوميرانج (boomerang uniformity) بقيمة 0 أو 1، مما يعزز فهم الخصائص التشفيرية في هذا المجال.

Namhun Koo, Soonhak Kwon, Minwoo Ko, Byunguk Kim2026-05-25
🤖 AI

Are Frontier LLMs Ready for Cybersecurity? Evidence for Vertical Foundation Models from Dual-Mode Vulnerability Benchmarks

تُظهر هذه الورقة أنه في حين تعاني النماذج اللغوية الكبيرة الرائدة من معدلات مرتفعة من الإيجابيات الكاذبة وانخفاض في تغطية الثغرات في مهام الأمن السيبراني، فإن النماذج المتخصصة في المجال التي توظف منهجيات اختبار هيكلية تحقق دقة فائقة، مما يشير إلى أن النماذج التأسيسية العمودية المبنية على بيانات متخصصة وسلاسل هجوم هيكلية تُعد ضرورية للتطبيقات الأمنية الفعالة.

Vivek Dahiya, Sunny Nehra, Vipul Dholariya, Bhavik Shangari, Chandra Khatri2026-05-25