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💻 computer science

A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption

Dieses Paper präsentiert das Hybrid Split-Based Chaotic Cryptosystem (HSBCC), ein einheitliches Framework, das eine dynamisch generierte unimodulare Hill-Chiffre, eine auf der Logistic Map basierende Schlüsselableitung und Elliptische-Kurven-Kryptographie integriert, um eine sichere, verlustfreie und größenerhaltende Verschlüsselung für beliebige Binärdateien zu erreichen.

Samsul Arifin¹, Alya Maura Raditha, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Luk (…)2026-07-30
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AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments

Dieses Paper schlägt ein KI-gesteuertes Framework für föderierte Cloud-Umgebungen vor, das Graph Neural Networks, NSGA-II-Optimierung und Contextual Bandits integriert, um gleichzeitig SLO-Verletzungen, Energieverbrauch, Betriebskosten und Inter-Cluster-Verkehr zu minimieren sowie Fairness und Stabilität zu maximieren, wobei in experimentellen Auswertungen eine überlegene Leistung gegenüber bestehenden Methoden erzielt wird.

Votte Rajashekhar, N. Radhika, G Naga Rama Devi, Yedida Subrahmanyam, N. Rahul Pal, Gadde Mamatha2026-07-30
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Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support

Diese Studie evaluiert sechs Plattformen für konversationelle KI und stellt fest, dass diese zwar konsistent Empathie simulieren, jedoch erhebliche Inkonsistenzen bei der Krisenerkennung und Eskalation aufweisen, was eine kritische Lücke zwischen ihren dokumentierten Sicherheitsverpflichtungen und der tatsächlichen interaktionalen Leistung offenbart.

Samuel Hockey, Mathias Felipe de Lima Santos2026-07-30
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A Unified Two-Phase Motion Regime-Aware Hybrid Multi-Sensor Data Fusion Framework for Navigation of Intelligent Systems

Dieses Papier schlägt ein einheitliches zweiphasiges Hybrid-Framework vor, das eine regimebewusste Bewegungsklassifizierungspipeline mit einer auf Reinforcement Learning basierenden adaptiven Abstimmung der Kalman-Filter-Rauschparameter integriert, um die Genauigkeit der autonomen Fahrzeugnavigation und die Robustheit gegenüber GPS-Spoofing zu verbessern.

Gnana Sri Sindhu Boppana, Shuo Wu2026-07-30
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A Deterministic Complete Graph Hill Cipher with Shift128 Residual Encryption for Universal Binary Files

Dieses Paper präsentiert CGHC-S128, ein hybrides Verschlüsselungsframework, das eine Complete Graph Hill Cipher mit einer Shift128-Residuenverschlüsselung kombiniert, um universelle Binärdateien jeglicher Größe sicher und effizient ohne Padding zu verschlüsseln, während gleichzeitig die mathematische Schlüsselumkehrbarkeit, perfekte Entschlüsselung und eine starke Resistenz gegen kryptanalytische Angriffe gewährleistet werden.

Samsul Arifin¹, Paskalis Farelnata Zamasi, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, D (…)2026-07-30
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CAI Computing Power Law: A Quantitative Framework for the Tripartite Balance of Computing Power, Algorithms and Generalized Information Resources

Dieses Paper schlägt das CAI-Rechenleistung-Gesetz vor, ein quantitatives Framework (C = A/I), das demonstriert, dass die Optimierung von Algorithmen und die Reinigung von Informationsressourcen die effektive Rechenleistung signifikant steigern und abnehmende Erträge mildern können, wodurch Industrien dazu geleitet werden, ein dynamisches dreiteiliges Gleichgewicht zwischen Rechenleistung, Algorithmen und generalisierter Information zu erreichen, anstatt sich ausschließlich auf die Hardware-Expansion zu verlassen.

Zhiyun Chen2026-07-30
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Big Data-Driven Early Warning Model for Safety Risk Management in Tobacco Enterprises

Dieses Papier schlägt ein Big-Data-gestütztes Frühwarnmodell für Tabakunternehmen vor, das eine skalierbare verteilte Datenpipeline, fortschrittliches Feature-Engineering und ein Ensemble-Learning-System integriert, um die Einschränkungen der traditionellen Überwachung zu überwinden, indem es eine Echtzeit-, präzise und interpretierbare Erkennung von Sicherheitsrisiken sowie Entscheidungsunterstützung ermöglicht.

Xiumei Wen2026-07-30
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Cross-Outbreak Transfer Learning Under Data/Label Scarcity: Foundation ML model for epidemiology

Das Paper stellt OBFM-SafeEnsemble vor, ein geschütztes Cross-Outbreak-Transferlern-Framework, das Quell-Priors und adaptive Regularisierung nutzt, um die Vorhersage des Bestätigungsstatus in datenarmen Ebola-Ausbrüchen signifikant zu verbessern und gleichzeitig schädlichen Wissenstransfer durch strikte Validierung und Ensemble-Selektion zu verhindern.

Vikas Ramachandra2026-07-30
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Intelligent Adaptive Hybrid Encryption Based on Unimodular Hill Cipher, RSA-OAEP, and Chaotic Logistic Maps for Universal Digital File Security

Dieses Paper schlägt ein KI-gesteuertes adaptives hybrides Kryptosystem vor, das basierend auf den Dateieigenschaften dynamisch eine Unimodulare Hill-Chiffre- und RSA-OAEP-Verschlüsselung zuweist und dabei Logistische Chaotische Maps zur Schlüsselgenerierung nutzt, um eine robuste, effiziente und verlustfreie Sicherheit für universelle Binärdateien zu erreichen.

Samsul Arifin2026-07-30