1707 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة وتثبت رسمياً آلية ثقة للبرامج الثابتة محكومة بالسياسات للطائرات بدون طيار ذاتية القيادة، والتي تفرض منع التراجع (anti-rollback) والإغلاق الآمن (fail-closed) من خلال التحقق القائم على البيان (manifest-based verification)، مع تحديد التبعيات الحرجة لسلامة الحالة المستمرة ورسم خارطة طريق للتصديق المدعوم بالأجهزة.
تقدم هذه الورقة وتتحقق من صحة إطار عمل أمني مُنفذ برمجياً لأسراب الطائرات بدون طيار اللامركزية، والذي يمنع هجمات إعادة الإرسال وانتحال هوية الأقران من خلال سلسلة صارمة لقبول الحزم تجمع بين مصادقة HMAC-SHA256، والتحقق من الحقبة الزمنية، وفحص التسلسل التصاعدي، مع قياس عبء الأداء وتحديد اختراق السر المشترك كخطر متبقٍ رئيسي.
تقدم هذه الورقة إطار عمل OmniGuard V2X، وهو نموذج أولي هجين للأمن سداسي الطبقات لأنظمة المركبات الذكية يعطي الأولوية للتحقق الواعي بالافتراضات والحدود الأمنية القابلة للقراءة آلياً لتعزيز قابلية التكرار والتفسير لتقييمات أمن V2X المعقدة ومتعددة الآليات باستخدام التشفير ما بعد الكمي.
تقدم هذه الورقة إطار عمل SAIL، وهو بنية أوركسترا حالة (stateful orchestration) مبتكرة تخفف من زمن انتقال البيانات وعدم التماثل المعاملاتي في أنظمة اللوجستيات المتكاملة بين تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة إدارة المستودعات (WMS) عبر استبدال الوسيط عديم الحالة (stateless middleware) بطبقات نشطة محتفظة بالحالة تتميز بالتحقق الاستدلالي وبروتوكولات المصافحة المزدوجة، مما يؤدي في النهاية إلى تقليل معالجة المخزون اليدوية بنسبة تصل إلى 90% مع ضمان سلامة السجل المحاسبي.
تقترح هذه الورقة البحثية خوارزمية "التدرج التنازلي للتجزئة الجينية" (GFGD)، وهي مجدول فعال يعمل بنظام (أوفلاين-أونلاين) يستخدم خوارزمية جينية لتطوير سياسات خفيفة الوزن ومقيدة بالفشل لمجموعات الحوسبة المشتركة لوحدات معالجة الرسومات، مما يقلل بشكل كبير من زمن تأخير الجدولة مع تحسين معدلات إكمال المهام واستغلال الموارد مقارنة بالنهج السابقة التي تعتمد بكثافة على المحاكاة.
تقدم هذه الورقة البحثية TSF-Resonator، وهي شبكة دمج زمنية-ترددية خفيفة الوزن تحقق تنبؤاً دقيقاً وفعالاً لجودة مياه الصرف الصحي من خلال الجمع بين الترميز الزمني التكيفي متعدد المقاييس والتحليل الطيفي منخفض الرتبة للتغلب على القيود الحسابية والنمذجة للنهج القائمة على المحولات (Transformer) الحالية.
تقترح هذه الورقة البحثية وتقيم إطار عمل للتعلم التعزيزي متعدد الوكلاء التعاوني لإدارة المستشفيات، مبرهنةً على أن وكلائه الأربعة المتخصصين يتفوقون بشكل كبير على الأنظمة التقليدية من خلال تحسين تخصيص الموارد، وتقليل أوقات انتظار المرضى، وتحقيق كفاءة تشغيلية عالية مع حد أدنى من النزاع.
تقترح هذه الورقة إطار عمل موثوق للتعلم بنقل القليل من الأمثلة باستخدام ResNet50 وGrad-CAM، والذي يصنف بفعالية متلازمة تكيس المبيض (PCOS) من صور الموجات فوق الصوتية بدقة عالية وتفسيرات موثوقة، حتى في ظل الندرة الشديدة في البيانات.
يُعد TrustFedKG-Health إطار عمل للتعلم الاتحادي المخصص والمدرك للقابلية للتفسير، والذي يدمج رسماً بيانياً للمعرفة الطبية، والاستدلال الموجه بعدم اليقين، والتجميع الموزون بالجودة لتحقيق تنبؤ فائق بمخاطر الأمراض وتوليد سرديات ذات أسس سريرية مع معالجة قضايا تباين البيانات وجودتها عبر المستشفيات.
تُظهر هذه الورقة أنه في معيار DataSense IIoT، تُعد سمات حركة مرور الشبكة وحدها كافية تقريبًا للكشف عن الاختراق بدقة عالية عبر معظم فئات الهجمات، حيث تضيف بيانات القيلة عن بُعد للأجهزة قيمة ضئيلة باستثناء التمييز بين هجمات "رجل في المنتصف" (MITM).