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Artificial Intelligence in Oral Squamous Cell Carcinoma Diagnosis: Exploring Deep Transfer Learning Strategies

Diese Studie zeigt, dass Deep Transfer Learning, insbesondere unter Verwendung der Modelle EfficientNetB7 und ResNet50, die durch Datenaugmentation und Kreuzvalidierung optimiert wurden, eine hochpräzise Klassifizierung von histologischen Bildern des oralen Plattenepithelkarzinoms erreicht und somit eine vielversprechende Lösung zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit sowie zur Adressierung der Variabilität zwischen Pathologen bietet.

Soussan Irani, Alireza Fallahi, Arash Dehghan, Seied Parsa Saleh, Hassan Khotanlou, Hamed Ghadimi2026-07-25
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Toward Understanding AI Adoption in the Global South: An Empirical Study of Creative Practitioners' Experiences in Iran

Diese empirische Studie untersucht die Erfahrungen kreativer Praktiker in Iran mit generativer KI und zeigt auf, wie geopolitische Zwänge und technische Limitationen deren Nutzung durch dominante mentale Modelle der Regie, kompensatorische Arbeit und das Entstehen einer Bottom-up-„Folk Ethics“ zur Bewältigung systemischer Ungleichheiten prägen.

Farzaneh Hosseinian, Iman Sheikhansari2026-07-25
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Hardening vibe-coded web applications with an automated security-audit skill: a controlled comparison of two builds of the same app

Diese Arbeit zeigt auf, dass die Integration einer automatisierten Sicherheitsaudit-Fähigkeit in den „Vibe Coding“-Prozess die Sicherheit KI-generierter Webanwendungen drastisch verbessert, indem sie das ungemilderte Risiko um 99 % reduziert und alle hochgradig schwerwiegenden Schwachstellen in einem kontrollierten Vergleich zweier Builds desselben E-Commerce-Demos eliminiert.

Piyush Omanwar2026-07-25
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A Graph-Temporal Attention Network for Real-Time Intrusion Detection in Cyber-Physical Systems under Extreme Class Imbalance

Dieses Paper schlägt GTAN vor, ein Graph-Temporal Attention Network, das Temporal Convolutional und Graph Attention Encoder mit einem Focal Contrastive Loss kombiniert, um seltene Intrusion-Angriffe in hochgradig unbalancierten Cyber-Physical-System-Verkehrsströmen effektiv zu detektieren, indem es sowohl zeitliche Sequenzen als auch topologische Beziehungen modelliert.

Srinivasarao T, Leelavathy N2026-07-24
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Robust Fake Information Detection via Semantics-Preserving Adversarial Training and Uncertainty-Aware Adaptive Decision

Dieses Paper schlägt SPAT-UAD vor, ein robustes Framework zur Erkennung falscher Informationen, das semantik-erhaltendes adversarielles Training mit unsicherheitsbewusster, adaptiver Entscheidungsfindung integriert, um bestehende Baselines bei der Handhabung oberflächlicher Variationen und der Verbesserung der Modellzuverlässigkeit über mehrere Datensätze hinweg signifikant zu übertreffen.

Ru Zhang2026-07-24
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Symbolic Log Shield - an adversarial resistant neurosymbolic framework for network log classification

Dieses Paper stellt den Symbolic Log Shield vor, ein neurosymbolisches Framework, das die Anfälligkeit von Large Language Models gegenüber adversen Jailbreak-Angriffen in der Netzwerkprotokollklassifizierung signifikant mindert und deren Anomalieerkennungsleistung effektiv von stark degradierten Niveaus aus wiederherstellt und sogar verbessert.

Franciszek Górski, Mateusz Krzysztoń, Max Landauer2026-07-24
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Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting

Diese Arbeit präsentiert ein datengesteuertes Framework für LAPAN-IPB LEO-Satelliten, das einen hybriden SARIMAX-LSTM-Spannungsprognostiker und einen Random-Forest-Klassifikator kombiniert, um auditierbare, evidenzbasierte Missions-Empfehlungen zu generieren und somit die Abhängigkeit von undokumentierter Operator-Erfahrung durch einen reproduzierbaren, objektiven Planungsprozess zu ersetzen.

Nurrochman Ferdiansyah, Imas Sukaesih Sitanggang, Mushthofa Mushthofa, Mohammad Mukhayadi2026-07-24
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MRT: A Mamba-based Framework with Reusable Transformer for Scene Text Recognition

Das Papier schlägt MRT vor, ein Framework zur Szenentexterkennung, das Neighborhood Attention-erweitertes Mamba zur effizienten lokalen räumlichen Aggregation mit einem gewichtsteilen, wiederverwendbaren Transformer für bidirektionalen globalen Kontext kombiniert und so über mehrere Benchmarks hinweg überlegene Genauigkeits-Effizienz-Abwägungen erreicht.

Yingnan Zhao, Dewen Zhang, Zuguo Yang, Jielin Jang2026-07-24
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Federated Learning for Distributed Cyber Threat Detection: A Systematic Review of Architectures, Applications, and Open Challenges

Diese systematische Übersichtsarbeit analysiert Federated-Learning-Architekturen, Anwendungen und Herausforderungen für die verteilte Erkennung von Cyberbedrohungen und hebt dabei den Übergang zu dezentralen Modellen hervor, um Datenschutz- und Bandbreitenbeschränkungen zu adressieren, während sie gleichzeitig nicht-identisch verteilte Daten (non-IID) und Angriffe durch Adversaries als kritische Barrieren für eine effektive Implementierung identifiziert.

Joshua Babatola2026-07-24