الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نظام عدائي
-
إطار شبكة تنافسية مولدة محسّنة بالمعلمات لتوليد صور الرنين المغناطيسي الاصطناعية: ضبط المتغيرات الحرجة لتحسين دقة الصورة
2026 | المؤلف: Anto Lourdu Xavier Raj Arockia Selvarathinam وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تبحث الدراسة في استخدام شبكة الخصومة التوليدية المحسّنة بالمعلمات (POP-GAN) لتوليد صور MRI واقعية، مع معالجة التحديات المتعلقة بالخصوصية والتكلفة والمخاوف الأخلاقية في التصوير الطبي. تقارن الدراسة أداء POP-GAN مع الهياكل المعروفة مثل StyleGAN2 وmustGAN وcGAN. تستخدم الإطار استراتيجيات النمو التدريجي والمعلمات المحسّنة، محققة دقة 128 × 128 لصور MRI. شملت مقاييس التقييم متوسط الخطأ…
-
إطار تصنيفي للأمن الذكي المقاوم للكم
2026 | المؤلف: I. Cherkaoui وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطارًا جديدًا يدمج التشفير بعد الكم (PQC) مع بنية الثقة الصفرية (ZTA) لتعزيز أمان نماذج الذكاء الاصطناعي ضد التهديدات العدائية. من خلال استخدام نظرية الفئات، يقوم المؤلفون بنمذجة سير العمل التشفيري كتحولات وسياسات الثقة كدوال، مما يسهل الثقة الدقيقة، والتكيف، والتقسيم الدقيق باستخدام بدائيات PQC المعتمدة على الشبكات. لا يعزز هذا النهج الحماية…
-
SecuFL-IoT: إطار تعلم فدرالي متكيف يحافظ على الخصوصية للكشف عن الشذوذ في الشبكات الصناعية الذكية
2026 | المؤلف: Ali Alqazzaz | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تقدم البحث SecuFL-IoT، وهو إطار تعلم فدرالي جديد مصمم لبيئات إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT)، مع التركيز على الأمان والكفاءة. يتضمن الإطار الكشف التكيفي عن الشذوذ، والتشفير المتجانس القائم على الشبكات، والخصوصية التفاضلية، والتعلم المعزز، محققًا درجة F1 تبلغ 88.5% مع معدل إيجابيات كاذبة منخفض يبلغ 2.7%. كما يحافظ على ضمانات خصوصية قوية (ϵ = 0.9)…
-
ثغرات تسميم البيانات عبر هياكل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: إطار أمني تحليلي واستراتيجيات دفاعية
2026 | المؤلف: Farhad Abtahi وآخرون | المجلة: Journal of Medical Internet Research | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تسلط ورقة البحث الضوء على الثغرات الكبيرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية، لا سيما فيما يتعلق بتسمم البيانات، والتي تفشل الدفاعات الحالية والأطر التنظيمية في معالجتها بشكل كافٍ. حدد تحليل التهديدات الشامل ثمانية سيناريوهات هجوم عبر أربع فئات، بما في ذلك الثغرات في الشبكات العصبية التلافيفية، ونماذج اللغة الكبيرة، وعوامل التعلم المعزز،…
-
التنقل عبر مستقبل المالية: الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي التوليدي
2026 | المؤلف: Hassnian Ali وآخرون | المجلة: Journal of Central Banking Law and Institutions | المجال: نظم معلومات الإدارة (Management Information Systems)يتناول قسم ورقة البحث الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في قطاع الخدمات المالية، لا سيما في مجالات مثل النمذجة المالية، وتقييم المخاطر، واكتشاف الاحتيال، وخدمة العملاء. باستخدام نمذجة الموضوعات الهيكلية (STM)، يحلل الدراسة الأدبيات الأكاديمية والرمادية لتحديد الموضوعات الرئيسية. تتناول المناقشة الأكاديمية بشكل أساسي التطبيقات التقنية مثل تحسين المحفظة والتنبؤ المالي، بينما تبرز الأدبيات…
-
الأنظمة المركزية على النخبة كحواجز أمام الجدارة: حالة إندونيسيا
2026 | المؤلف: Ellisa Vikalista وآخرون | المجلة: Frontiers in Political Science | المجال: العلوم السياسية والعلاقات الدولية (Political Science and International Relations)تحلل هذه الدراسة بشكل نقدي الإصلاحات القانونية بعد عام 1998 في إندونيسيا، مع تسليط الضوء على التأثير المستمر للسلالات السياسية والنخبوية على الرغم من الجهود المبذولة لإنشاء نظام يستند إلى الجدارة. باستخدام منظور قانوني نقدي ونهج متعدد التخصصات، تفحص الدراسة الوثائق القانونية، وأحكام المحكمة الدستورية، ودراسات الحالة المقارنة. تشير النتائج إلى أن نظام الأحزاب السياسية…
-
إطار التعلم الفيدرالي المخصص القائم على البلوكشين لأنظمة توصية الأدوية المقاومة لتسميم النموذج
2026 | المؤلف: Sina Apak وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطار عمل للتعلم الفيدرالي المخصص (PFL) قائم على تقنية البلوكشين يهدف إلى تعزيز الأمان والخصوصية والكفاءة في بيئات الرعاية الصحية اللامركزية. من خلال السماح لعدة كيانات صحية بتدريب نموذج عالمي بشكل تعاوني دون مشاركة بيانات المرضى الخام، يعالج الإطار الثغرات الموجودة في التعلم الفيدرالي، مثل تسميم النموذج وحقن البيانات. تشمل المكونات الرئيسية…
-
الكشف عن الحسابات الاحتيالية في وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام نموذج المحولات العميقة الهجينة وتحسين المعلمات الفائقة
2025 | المؤلف: Prashant Kumar Shukla وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)لقد أدى النمو السريع لوسائل التواصل الاجتماعي إلى زيادة في الحسابات المزيفة، مما يشكل مخاطر كبيرة على خصوصية المستخدم وسلامة المنصة. إن اكتشاف هذه الحسابات الخبيثة يمثل تحديًا بسبب طبيعة بيانات نشاط المستخدم غير المتوازنة، وعالية الأبعاد، والمتسلسلة. غالبًا ما تفشل طرق الكشف الحالية في التقاط أنماط النشاط المعقدة أو تعاني من الإفراط في التكيف،…
-
التحقيق فيما إذا كانت نماذج التعلم العميق للتجميع المشترك تتعلم فيزياء تفاعلات البروتين-الليغاند
2025 | المؤلف: Matthew R. Masters وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدمات الأخيرة في توقع هيكل البروتينات والليغاندات المعتمدة على التعلم العميق، مع تسليط الضوء بشكل خاص على نماذج الطي المشترك مثل AlphaFold 3 (AF3) وRoseTTAFold All-Atom (RFAA). لقد أظهرت هذه النماذج تحسينات كبيرة في توقع هياكل البروتينات التي تتفاعل مع مختلف الجزيئات الحيوية، محققة دقة عالية من خلال الاستفادة…
-
إزالة الضوضاء العدائية لإشارات EEG: تحليل مقارن لأساليب GAN القياسية وWGAN-GP
2025 | المؤلف: Imad Eddine Tibermacine وآخرون | المجلة: Frontiers in Human Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)في هذه الدراسة، يقارن المؤلفون بشكل منهجي بين الشبكات التنافسية التوليدية القياسية (GAN) وWasserstein GAN مع عقوبة التدرج (WGAN-GP) في هياكلها من أجل إزالة الضوضاء وإعادة بناء إشارات EEG. تكشف النتائج عن وجود تبادل كبير بين قمع الضوضاء العدواني وإعادة بناء الإشارة عالية الدقة. تظهر كلا النموذجين تحسينات كبيرة في وضوح الإشارة، مما يجعلها مناسبة…