3659 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة تنفيذًا ملموسًا لخوارزمية Toom-4 مع حسابات عمليات صريحة لاستخلاص نموذج تكلفة لتحويل NTT غير المكتمل، مما يحدد نطاقات معاملات محددة تتفوق فيها الاستراتيجيات الهجينة التي تجمع بين Toom-4 وKaratsuba وNTT غير المكتمل على الأساليب الحالية في التشفير القائم على الشبكات.
تقترح هذه الورقة نظاماً لكشف التسلل في الشبكات يعتمد على التعلم بلقطات قليلة، يجمع بين شبكة ثلاثية مع تنقيب ثلاثي عبر الإنترنت ومصنف "أقرب جار" (KNN) لتحديد حركة المرور الضارة بفعالية باستخدام 10 عينات مصنفة فقط لكل فئة هجوم، مما يعالج أوجه القصور في طرق الكشف التقليدية القائمة على التعلم الخاضع للإشراف وكشف الشذوذ في سيناريوهات ندرة البيانات.
تقترح هذه الورقة البحثية كاشفاً يعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية ثلاثية الأبعاد يستفيد من الآثار الزمنية ومنظم اتساق لتعريف التزييف العميق عالي الجودة على وسائل التواصل الاجتماعي بفعالية، محققاً دقة بلغت 92.8% على مجموعة بيانات DeepfakeTIMIT ومظهراً قدرة فائقة على التعميم عبر مجموعات البيانات مقارنة بالطرق التي تعتمد على الجوانب المكانية فقط.
تقدم هذه الورقة LITE-SOC، وهو محاكي خفيف الوزن وقائم على الويب، صُمم لتوفير تعليم للأمن السيبراني تحت إشراف المعلمين ببيئة عملية وسهلة الوصول للطلاب لممارسة سير عمل مراكز العمليات الأمنية (SOC) مثل فرز التنبيهات، وتحديد الأولويات، والتواصل، دون الحاجة إلى بنية تحتية معقدة للمؤسسات.
تتناول هذه الورقة التحديات التشغيلية لنشر التشفير لما بعد الكوانتوم في البنية التحتية المالية من خلال تقديم منهجية مؤتمتة لتوصيف الإعدادات تولد جردًا موحدًا لبروتوكول طبقة النقل الآمنة (TLS)، وتستعرض نشرًا هجينًا ناجحًا لخوارزمية MLKEM عبر نقاط نهاية متباينة مع عدم إجراء أي تغييرات على طبقة التطبيق ومع عبء أداء يمكن إدارته.
تقترح هذه الورقة إطار عمل موحداً يسد الفجوة بين كشف التهديدات والاستجابة القابلة للتنفيذ من خلال الجمع بين مجموعة من الشبكات العصبية العميقة لتصنيف حركة المرور بدقة عالية، وبين مسار توليد مدعوم بالاسترجاع يعمل على تخليق تقارير تخفيف هيكلية ومستندة إلى استشهادات بناءً على الشذوذ المكتشف.
تقدم الورقة البحثية "بابل" (Babel)، وهو إطار عمل فعال لكسر الحماية بنظام الصندوق الأسود يستغل التوزيع المتناثر لرؤوس الانتباه الحرجة أمنياً في النماذج اللغوية الكبيرة، وذلك عبر استخدام أخذ عينات التمويه القائم على التغذية الراجعة والتكرار لتحقيق معدلات نجاح هجوم رائدة في مجال كسر الحماية على النماذج المتطورة مثل GPT-4o وClaude-3.5-Haiku بكفاءة عالية في عدد الاستعلامات.
تقدم هذه الورقة LivePI، وهو معيار هيكلي يقيم مخاطر حقن الأوامر غير المباشر عبر سبعة أسطح إدخال من واقع الحياة وخمسة أهداف خبيثة على وكلاء الذكاء الاصطناي الرائدين، مما يكشف عن ثغرات أمنية كبيرة (معدلات نجاح تتراوح بين 10.7% و29.6%) ويثبت فعالية استراتيجية دفاع مكونة من طبقتين في التخفيف من هذه التهديدات مع الحفاظ على الفائدة.
تُثبت هذه الورقة أن القيود القائمة على الأوامر (prompt-based restrictions) غير كافية لتأمين وصول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) إلى الأدوات ضد الهجمات العدائية، وتقترح بدلاً من ذلك وسيط MCP محكومًا يفرض التحكم في الوصول القائم على السمات (attribute-based access control) في كل من مرحلتي اكتشاف الأداة واستدعائها لتحقيق معدل 0% من الاستدعاءات غير المصرح بها مع حد أدنى من زمن التأخير.
تقدم هذه الورقة البحثية "مسارات الاستقصاء" (probe trajectories)، وهي طريقة تتبع تطور التمثيلات الخفية عبر خطوات استدلال "سلسلة الأفك" (Chain of Thought) للتنبؤ بسلوك النموذج المستقبلي، مما يثبت أن تحليل الديناميكيات الزمنية واستخدام التجميع الأقصى (max-pooling) يحسن بشكل كبير من مراقبة السلامة وقابلية فصل النتائج في نماذج الاستدلال الكبيرة مقارنة بالتنبؤات الساكنة.