HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

CryptoScope: استخدام نماذج اللغة الكبيرة للكشف التلقائي عن ثغرات منطقية تشفيرية

Zhihao Li Zimo Ji Tao Zheng Hao Ren Xiao Lan

الملخص

تُعد الخوارزميات التشفيرية حجر الأساس في الأمن الحديث، ومع ذلك فإن تنفيذها غالبًا ما يحتوي على عيوب منطقية دقيقة يصعب اكتشافها. نقدم "كريبتوسكوب" (CryptoScope)، وهي إطار عمل جديد للكشف التلقائي عن الثغرات التشفيرية، يعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يجمع كريبتوسكوب بين تقنية التفكير المتسلسل (Chain-of-Thought - CoT) وتقنية التوليد المدعوم بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation - RAG)، بقيادة قاعدة معرفية تشفيرية مُختارة بعناية تحتوي على أكثر من 12,000 إدخال. تم تقييم كريبتوسكوب على معيار LLM-CLVA، الذي يضم 92 حالة، معظمها مستمدة من ثغرات CVE حقيقية، مكملة بتحديات تشفيرية من مسابقات "التقاط العلم" (Capture The Flag - CTF) الكبرى، بالإضافة إلى أمثلة مُصطنعة مُطبقة بلغات برمجة مختلفة تصل إلى 11 لغة. أظهر كريبتوسكوب تحسنًا مستمرًا في الأداء مقارنةً بنماذج LLM القوية، حيث زاد من كفاءة DeepSeek-V3 بنسبة 11.62%، وGPT-4o-mini بنسبة 20.28%، وGLM-4-Flash بنسبة 28.69%. علاوة على ذلك، تمكّن كريبتوسكوب من اكتشاف 9 ثغرات لم تُكشف من قبل في مشاريع تشفيرية مفتوحة المصدر شائعة الاستخدام.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp