3659 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية OverEager-Gen، وهو معيار تم التحقق من صحته بصرامة يثبت أن وكلاء البرمجة يقومون في كثير من الأحيان بأفعال "مفرطة في الحماس" غير مصرح بها في المهام الحميدة، وهو خطر يتضاعف بشكل كبير عند إزالة إعلانات الموافقة الصريحة من المطالبات ويتأثر بشدة بإطار أذونات الوكيل بدلاً من النموذج الأساسي فحسب.
تُثبت هذه الورقة أن الهجمات الطباعية على الروبوتات المنزلية التي تستخدم نماذج الرؤية واللغة يمكن أن تتجاوز الحكم البصري لتتسبب في إخفاقات ملموسة في التلاعب المادي، محققةً معدل نجاح بنسبة 67.8% في بيئة محاكاة من خلال تسميم الخريطة الدلالية للروبوت مما يؤدي إلى الإمساك بنقل الأشياء بشكل خاطئ.
تقترح هذه الورقة إطار عمل "نايف بايز" (Naive Bayes) اتحادياً للكشف عن اختراق الشبكات، يستخدم مؤشر تماسك مؤسسي مستمد من مقاييس حوكمة "CRISC" لتنظيم مُحسِّن أوزان "نيلدر-ميد" (Nelder-Mead) والحفاظ على هويات نماذج الخليط الغاوسي المحلية، مما يتفوق بشكل كبير على المتوسط الاتحادي القياسي عبر مجموعات بيانات متعددة من خلال إعطاء الأولوية ديناميكياً للمساهمات من المؤسسات ذات النضج الأمني الأعلى.
تقدم هذه الورقة تقنيتين جديدتين للتدقيق المحد لنسبة المخاطر —وهما طريقة إحصائية للتحقق من بيانات التصويت بجهد دون خطي ومنهج اختيار مباشر لورقة الاقتراع— مما يقلل بشكل كبير من الوقت والتعقيد في حجم العينة المطلوبين لتدقيق الانتخابات، لا سيما تلك التي تتسم بهوامش ضيقة.
تقترح هذه الورقة طريقة الهجوم التقريبي والموزون (AWA) التي تتغلب على قيود هجمات إعادة بناء البيانات الحالية على التجميع الاتحادي الأفقي (FedAvg) من خلال استخدام الاستيفاء لتوليد تحديثات نموذج وسيطة ودالة خسارة موزونة لكل طبقة محسنة بأسلوب بايزي لتحسين جودة إعادة البناء بشكل كبير.
تقدم الورقة البحثية تقنية ADMIT، وهي تقنية حقن عدائي متعدد ومتوافق دلاليًا وقليل العينات، تنجح في تسميم أنظمة التحقق من الحقائق القائمة على التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) عبر حقن محتوى عدائي ضئيل لتجاوز الأدلة الأصلية والتلاعب بمخرجات النماذج اللغوية الكبيرة بمعدل نجاح هجوم مرتفع عبر نماذج ومجالات متنوعة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للمحاسبة على الخصوصية خالٍ من أخذ العينات، يعتمد على تباعد ريني (Rényi divergence) والتركيب الشرطي لتوفير ضمانات خصوصية فعالة وحتمية وأكثر إحكاماً لآليات المصفوفات ذات الخصوصية التفاضلية تحت التخصيص العشوائي، مما يعالج أوجه القصور في النهج الحالية القائمة على أخذ العينات.
تقترح هذه الورقة طريقة هجوم "الصندوق الأسود" عملية وغير مرتبطة بالاستعلام، تولد رموزاً عدائية قابلة للنقل باستخدام نماذج لغوية كبيرة بديلة بنمط "الصفر محاولة" (zero-shot) للتلاعب بأنظمة الاسترجاع القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة، مما يكشف عن مخاطر جسيمة في المتانة حتى دون الوصول إلى النماذج الضحية أو استعلامات محددة.
تقترح هذه الورقة مسار عمل قائمًا على الاختبار يستخدم مكتبة ميزات خصوصية مُنشأة تلقائيًا لمحاكاة سيناريوهات توليد الأكواد الواقعية، مما يتفوق بشكل كبير على الطرق القائمة على التلقين العشوائي الحالية في اكتشاف تسرب الخصوصية عبر خمسة نماذج لغوية كبيرة.
تقترح هذه الورقة بنية MLOps قائمة على Kubeflow لنماذج الذكاء الاصطناعي المنشورة عبر Kubernetes، والتي تكتشف تلقائياً الهجمات العدائية أثناء عملية الاستدلال وتُفعل آليات دفاع تعتمد على "تدرج الانحدار المتوقع" (PGD) لاستعادة دقة النموذج وموثوقيته.