/السيرة الذاتية
تحميل السيرة الذاتيةMohammad Raouf Abedini
أبحاث أمن الذكاء الاصطناعي · اختبار الفريق الأحمر لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة · هندسة الأمن الهجومي والدفاعي
عني
باحث أمني يبني أنظمة تقيس وتحتوي القدرات السيبرانية للذكاء الاصطناعي المتقدم. مبتكر Project Simurgh، وهو إطار عمل لإثبات الاحتواء غير مرتبط بمزوّد بعينه، يُجري اختبار الفريق الأحمر على وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة ضمن نموذج تهديد عدائي يفترض منتِجاً غير أمين، وينتج أدلة موقّعة بـ Ed25519 وقابلة للتحقق دون اتصال حول ما فعله الوكيل بعد تجاوز أحد حواجز الأمان: احتواء 138/138 حالة أخفق المصنِّف في كشفها، وخفض نجاح هجوم وكيل حي من 9/140 إلى 0/140 على AgentDojo، و five مبرهنات في Lean متحقَّق منها آلياً. قيّمت مخرجات Claude بحثاً عن كود قابل للاستغلال والتفاف على حواجز الأمان ضمن برنامج تقييم السلامة لدى Anthropic (عبر Alignerr). يُقدَّم بوصفه طبقة الدفاع المتعمّق المكمّلة للمصنِّفات المضمّنة: فهي تحكم ما يجوز للنموذج قوله، بينما يُثبت هذا ما سُمح للوكيل بفعله. أطلقتُ كشفاً متكاملاً من طرف إلى طرف: تعلُّم آلي للتصيّد يعمل على الجهاز بدقة 87% F1، وكشف تسلل في الوقت الفعلي بمعدل 500K+ حزمة/ثانية. شريك مؤسس لشركة ناشئة للذكاء الاصطناعي الجامعي مدعومة من حاضنة؛ 70+ مشروعاً منشوراً.
الأبحاث الأمنية
Project Simurgh
2026Project Simurgh — إثبات احتواء قابل للتحقق للذكاء الاصطناعي الوكيلي (المبتكر · AGPL-3.0)
الكفاءات التقنية
> اللغات
Python (الأساسية)، C، C++، TypeScript، JavaScript، Swift، Kotlin، Bash، SQL، Go (إلمام)
> الأمن والهجوم
بحوث الثغرات، تطوير الثغرات العابرة للمنصات (Win32 API، macOS ScreenCaptureKit)، نمذجة التهديدات، مراجعة الكود الآمن، اختبار الاختراق، الإفصاح المسؤول (OWASP/FIRST/CISA)، Wireshark، Nmap، Burp Suite
> الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
دمج وتقييم النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، تقييم التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، قياس أمانة الاستشهاد، بحوث الثغرات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، تقييم نماذج التعلم الآلي، تقييم المخاطر مزدوجة الاستخدام
> الأنظمة والأدوات
Linux (Ubuntu/Kali)، CMake، Docker، Git/GitHub، GitHub Actions CI/CD، Google Test، FastAPI، Cloudflare Workers، libpcap
> الأطر
OWASP Top 10، MITRE ATT&CK، إطار NIST، مواصفات W3C Screen Capture
التعليم
بكالوريوس الأمن السيبراني
Macquarie Universityدبلوم تقنية المعلومات
Macquarie Universityمشاريع بحثية وهندسية مختارة
The Invisible Window [إفصاح]
2026بحث ثغرات بتنسيق IEEE: اكتشاف مستقل وإفصاح مسؤول عن فئة تهرّب من تسجيل الشاشة عابرة للمنصات تستغل واجهات تقارب العرض على مستوى نظام التشغيل (Windows/macOS)، تتغلب على التقاط الشاشة المعتمد على المتصفح وخطوط أنابيب رؤية الذكاء الاصطناعي — تهرّب بنسبة 100% عبر جميع المنصات المختبرة دون أي أثر بصري عبر 10,000+ إطار تم تحليله، مع إفصاح منسّق إلى موردي أنظمة التشغيل وأنظمة مراقبة الاختبارات. DOI: 10.5281/zenodo.20376495.
Aion [RAG الكتاب المقدس]
2026بناء رفيق ذكاء اصطناعي للكتاب المقدس ونشر مسودة بحثية بعنوان Aion-BibleQA، تقدّم معياراً من 40 سؤالاً لأمانة الاستشهاد والصمود أمام الافتراضات الخاطئة — R@5 يساوي 0.941، ومتوسط دعم الاستشهاد 0.978، ودون أي استشهاد غير مدعوم، و6 من 6 حالات رفض للافتراضات الخاطئة. DOI: 10.5281/zenodo.20522874.
NanoMatch [الأنظمة]
2026هندسة محرك مطابقة عالي الأداء يعالج أكثر من مليون طلب في الثانية بزمن استجابة دون الميكروثانية — تنفيذ مستويات أسعار بشجرة حمراء-سوداء، ومخصّص تجمّع ذاكرة مخصص، ومجموعة اختبارات شاملة بمعايير زمن استجابة p50/p99.
SentinelFlow [IDS]
2026بناء محرك معالجة حزم شبكة في الوقت الفعلي يحلل أكثر من 500 ألف حزمة في الثانية — تشريح البروتوكولات (Ethernet/IPv4/TCP/UDP/ICMP/DNS)، ومحرك كشف قائم على التوقيعات، وتحليل ذو حالة (فحص المنافذ، فيضانات SYN).
Nexus Archive [فول ستاك]
2025إطلاق منصة بيانات متكاملة مع محرك توصية مدعوم بالذكاء الاصطناعي، وتصميم واجهة برمجة تطبيقات قائم على الأحداث، وتحديد معدل الطلبات، وفحص أمني آلي — ملكية شاملة من مخطط قاعدة البيانات إلى بنية النشر التحتية.
Mehr Guard [KOTLINCONF]
2024بناء أداة كشف تهديدات دون اتصال عابرة للمنصات مع تصنيف قائم على التعلم الآلي المحلي — قُدّمت لمؤتمر KotlinConf العالمي للمطورين.
الخبرة المهنية
مهندس أمن ومطوّر فول ستاك مستقل
عمل حر · يناير 2024 – الآنمدير تقنية المعلومات
صيدلية إيران · أغسطس 2019 – مايو 2024سلامة الذكاء الاصطناعي والقيادة والمجتمع
- ● مقيّم سلامة الذكاء الاصطناعي، Claude (Alignerr، برنامج تقييم سلامة الذكاء الاصطناعي لدى Anthropic، 2026): تقييم مخرجات Claude بحثاً عن كود قابل للاستغلال وتحليل كيفية الالتفاف على حواجز الأمان، مع تقديم نتائج منظمة قائمة على معايير تقييم (استمراراً لعمل تقييم Claude Code السابق في 2024)
Co-Founder · Macquarie Persian Students Society
2026 – Presentأسّست مجتمع الطلاب الفُرس في الجامعة وأساعد في إدارته — الفعاليات والدعم بين الأقران والبرامج الثقافية.
التراخيص والشهادات
> Anthropic
AI Fluency for Students
AI Fluency for Educators
Introduction to Model Context Protocol
Building with the Claude API
AI Fluency: Framework & Foundations
Claude Code in Action
Introduction to Claude Cowork
Claude Platform 101
Claude Code 101
Claude 101
> Macquarie University
Cyber Security: GRC Part 2 — Risk Management and Compliance
99.20%Cyber Security: GRC Part 1 — Governance
95%Cyber Security: Mobile Security
99.28%Cyber Security: Applied Cryptography
98.56%Cyber Security: Data Security and Information Privacy
97.84%Cyber Security: Digital Forensics
95%Cyber Security: Identity Access Management and Authentication
100%Cyber Security: DevSecOps
99.10%Cyber Security: Application of AI
99.20%Cyber Security: Security of AI
95.50%Cyber Security: Essentials for Managers and Leaders
99.40%Cyber Security: Essentials for Workplace
92.80%Cyber Security: Essentials
96%