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💻 computer science

TPM-Free Post-Quantum Attestation for Legacy Industrial Control Devices Using Commodity-Hardware Trusted Execution

Dieses Paper präsentiert einen hardwareunabhängigen Post-Quanten-Attestierungsmechanismus für Legacy-Industriegeräte, der den Hibernation-Resume-Zyklus auf handelsüblichen x86-Plattformen nutzt, um den Laufzeitzustand mittels CRYSTALS-Dilithium zu erfassen und zu signieren, wodurch eine vertrauenswürdige Verifizierung ohne dedizierte Sicherheitshardware wie TPMs ermöglicht wird.

Tejasva Jadhav2026-07-29
💻 computer science

Hybrid Multi- Expert Deep Learning Framework for Operational SAR Maritime Surveillance and Dark Vessel Identification

Dieses Paper schlägt ein hybrides Multi-Expert-Deep-Learning-Framework vor, das einen intelligenten ResNet-50-Routing-Mechanismus nutzt, um dynamisch spezialisierte Detektionsmodelle (YOLOv8 und SwinIR-verbesserte Mask R-CNN) für unterschiedliche maritime Umgebungen auszuwählen, wodurch eine hohe Genauigkeit bei der Schiffsdetektion erreicht und dunkle Schiffe in realen Szenarien wie der Straße von Singapur erfolgreich identifiziert werden.

Syed Wajid Ali, Sudhir Nadda, Shivani Verma, Shuchismita Mishra2026-07-29
💻 computer science

Atlases Are Already Inside: Recovering Population Templates from Pretrained Diffusion Models

Diese Arbeit zeigt, dass vortrainierte Diffusionsmodelle implizit populationsweite anatomische Atlanten innerhalb ihrer gelernten Dynamik kodieren, was die direkte Rekonstruktion scharfer, altersbedingter und registrierungs-kompetitiver Gehirn-Templates durch deterministische Inferenz ermöglicht, ohne dass eine explizite Registrierung oder atlas-spezifische Trainingsziele erforderlich sind.

Jian Shi, John Femiani, Peter Wonka2026-07-29
💻 computer science

BQEB ForecastBench: Benchmarking AI Models for Smart Grid Forecasting Using BQEB-Data v1

Dieses Paper stellt BQEB ForecastBench vor, ein offenes Benchmarking-Framework, das den BQEB-Data v1 Datensatz nutzt, um die Evaluierung von KI-Modellen für die Smart-Grid-Prognose zu standardisieren, wobei durch Baseline-Experimente demonstriert wird, dass die lineare Regression bei der Vorhersage von Stromlast und Preisen andere Modelle übertrifft, während gleichzeitig die inhärente Komplexität der Preisprognose hervorgehoben wird.

Rakesh Kumar Agrawal2026-07-29
💻 computer science

When and What Will Customers Buy Next? A Dual-Task Deep Learning Framework for Repurchase Prediction in E-Commerce

Diese Studie schlägt ein auf LSTM basierendes Dual-Task-Deep-Learning-Framework vor, das gleichzeitig den Zeitpunkt des Wiederkaufs von Kunden und die Auswahl des nächsten Produkts vorhersagt, eine überlegene Leistung gegenüber bestehenden Modellen auf groß angelegten E-Commerce-Daten demonstriert und ein praktisches KI-Agenten-System für die automatisierte Marketingoptimierung bietet.

Gia Bao Huynh, Thi Thuy Hanh Nguyen2026-07-29
💻 computer science

Proximity-Preserving Neural Subdivision

Dieses Paper führt die Proximity-Preserving Neural Subdivision (PNS) ein, eine trainierbare Verfeinerungsregel, welche die Loop-Subdivision durch eine beschränkte, krümmungsgesteuerte Korrektur ergänzt, um lokale geometrische Merkmale adaptiv zu erfassen und gleichzeitig essenzielle strukturelle Eigenschaften wie Starrbewegungs-Äquivarianz, Planaritätserhaltung und spektrale Stabilität strikt aufrechtzuerhalten.

Hassan Ugail2026-07-29
💻 computer science

Toward Trustworthy Autonomous Data Ecosystems Synthesizing Governance Requirements for Machine to Machine Communication

Diese Arbeit präsentiert eine systematische Literaturübersicht, die aktuelle Governance-Anforderungen synthetisiert und kritische Forschungslücken identifiziert, die notwendig sind, um eine vertrauenswürdige, transparente und rechenschaftspflichtige Maschine-zu-Maschine-Kommunikation innerhalb autonomer Datenökosysteme zu etablieren.

Ashok R Nandah2026-07-29
💻 computer science

Mapping Cybersecurity Standards to Higher-Education Maturity Domains: A Reproducible Cross-Framework Content Analysis

Diese Studie verwendet eine reproduzierbare Inhaltsanalyse einer 50-Datensatz umfassenden Crosswalk-Matrix, um zehn Reifegrad-Domänen der Cybersicherheit im Hochschulsektor gegen zehn autoritative Frameworks abzubilden, wobei sich zeigt, dass das NIST CSF 2.0 zwar eine umfassende Abdeckung bietet, ein geschichteter Ansatz, der allgemeine Risiko-, operative, sektorspezifische und KI-Standards integriert, jedoch für eine effektive institutionelle Governance notwendig ist.

Prof. Mohit Tiwari2026-07-29
💻 computer science

ChainTrust-LLM: Secure and Auditable Hallucination Mitigation in Medical LLMs Using Blockchain and Expert Feedback

Dieses Paper stellt ChainTrust-LLM vor, ein neuartiges Framework, das Expertenfeedback mit einem DAG-basierten Blockchain-Ledger integriert, um Halluzinationen in medizinischen Large Language Models zu erkennen und zu mildern, wobei eine Reduktion der Fehlerraten um 64,8 % bei gleichzeitiger Gewährleistung sicherer, auditierbarer Interaktionen mit minimaler Latenz erreicht wird.

Muhammad Ismail Mohamand2026-07-29