3659 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة MMGuard، وهي آلية دفاع استباقية تولد أمثلة متعددة الوسائط غير قابلة للتعلم عن طريق حقن اضطرابات غير محسوسة للبشر وتعطيل الروابط بين الوسائط المتعددة لمنع الضبط الدقيق غير المصرح به لنماذج الرؤية واللغة الكبيرة، مما يحمي حقوق الطبع والنشر وخصوصية مالكي البيانات.
تكشف هذه الورقة أن عدم استقرار معدل نجاح الهجوم (ASR) في عمليات كسر حماية النماذج اللغوية الكبيرة (LLM jailbreaks) ينبع من العشوائية أثناء كل من التقييم والتوليد، مما يؤدي إلى تضخيم المقاييس بشكل منهجي، وتقترح إطاري العمل CAS-eval وCAS-gen لقياس هذا التباين بدقة واستعادة خسائر الأداء.
يُعد MemLineage نظام دفاع تشفيري لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) يمنع هجمات تسميم الذاكرة من خلال تتبع أصل وسلالة اشتقاق مدخلات الذاكرة، مما يضمن عدم التصريح بالإجراءات الحساسة إلا عندما لا يكون مبررها مشتقاً من مصادر غير موثوقة.
تقدم الورقة البحثية LiSA، وهو إطار عمل لاستقراء السياسات التحفظية يعمل على تعزيز حواجز الحماية الثابتة للذكاء الاصطناعي من خلال تحويل حالات فشل النشر المتفرقة والمشوشة إلى تجريدات سياسات قابلة لإعادة الاستخدام عبر ذاكرة مهيكلة، مما يمكّن الوكلاء من التكيف مع مخاطر السلامة السياقية دون الحاجة إلى ضبط دقيق متكرر.
تقدم هذه الورقة Zero-Run، وهو إطار عمل للتدقيق في الخصوصية بعد الحدوث يتيح التقييم التجريبي للخصوصية التفاضلية في النماذج واسعة النطاق دون الحاجة إلى إعادة التدريب، وذلك عبر استخدام الاستدلال السببي لتصحيح الانزياحات في التوزيع بين مجموعات بيانات الأعضاء وغير الأعضاء المعروفة.
تُثبت هذه الورقة أن الدفاعات الحالية ضد الضبط الدقيق الخبيث غير فعالة ضد الخصوم المتكيفين لأنها تكتفي بمجرد حجب السلوكيات الضارة بدلاً من القضاء عليها، وتُقدم هجوماً متكيفاً موحداً قادراً على تجاوز جميع آليات الدفاع التي تمت مراجعتها.
تقدم هذه الورقة البحثية TESLA، وهو هجوم جانبي كهرومغناطيسي جديد لا تلامسي يستغل الانبعاثات الصادرة عن شاشات اللمس لإعادة بناء المدخلات الحساسة للمستخدم بدقة، مثل رموز PIN، وإدخالات لوحة المفاتيح، ومسارات الكتابة اليدوية على مختلف الهواتف الذكية التجارية في سيناريوهات عملية.
تقدم هذه الورقة البحثية AlphaEvolve، وهو نظام بحث تطوري مدفوع بنماذج اللغات الكبيرة (LLM) يعمل على أتمتة التحسين المشترك لنواة التشفير المتماثل كلياً (FHE) لوحدات معالجة جوجل (TPUs)، محققاً تحسينات كبيرة في زمن الاستجابة مقارنة بالتنفيذات التي صممها البشر والموجودة حالياً لأحدث التقنيات في مخططات TFHE وCKKS.
تثبت هذه الورقة أن المواقع الإلكترونية يمكنها تحديد نموذج اللغة الكبير الذي يشغل وكيل المتصفح بشكل سلبي بدقة تصل إلى 96% من خلال تحليل آثار تفاعل واجهة المستخدم وتوقيتها، مما يكشف عن ثغرة أمنية كبيرة تستمر حتى عند إدخال تأخيرات زمنية بسيطة.
تقدم هذه الورقة تقييماً منهجياً لنماذج "Vision Mamba" للكشف عن الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، من خلال مقارنة دقتها وكفاءتها وقدرتها على التعميم مقابل كواشف تعتمد على الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)، والمحولات البصرية (ViT)، والنماذج اللغوية البصرية (VLM) المرجعية، وذلك لتوضيح إمكاناتها وحدودها في التمييز بين المحتوى البصري الحقيقي والاصطناعي.