💻 Category

cs

3891 Arbeiten

💻 Informatik

Encryption of Audio Signals by employing the Elzaki Transformation and the Lorenz Chaotic System

Dieses Papier schlägt einen robusten, mehrschichtigen Audio-Verschlüsselungsalgorithmus vor, der das Lorenz-chaotische System zur initialen Schlüsselgenerierung und XOR-basierten Scrambling mit einer zweiten Schicht kombiniert, welche die Elzaki-Transformation und die hyperbolische Maclaurin-Reihenentwicklung nutzt, wobei durch experimentelle Validierung und vergleichende Leistungsanalyse eine hohe Sicherheit und Effizienz nachgewiesen wird.

Shadman R. Kareem2026-09-14
💻 Informatik

TADNet: Transparency-Aware Feature Aggregation with Structural Enhancement for Transparent Object Depth Completion

Dieses Paper schlägt TADNet vor, ein hierarchisches Encoder-Decoder-Netzwerk, das einen kaskadierten Swin-Transformer-Encoder mit Transparency-Aware Attention- und Structural Feature Enhancement-Modulen integriert, um Tiefenrauschen und geometrische Verzerrungen bei der Tiefenkomplettierung transparenter Objekte effektiv zu adressieren und eine überlegene Leistung auf den Datensätzen ClearGrasp und TransCG zu erzielen.

Xinyang Cai, Yiwen Qi, Hedan Liu2026-09-14
💻 Informatik

Authorization Assurance for Tool-Using LLM Agents: A Structured Review of Enforcement Semantics and Effect-Level Security Evidence

Diese strukturierte Rezension kritisiert bestehende Evaluierungen von werkzeugnutzenden LLM-Agenten dafür, dass sie Behauptungen über die Verhinderung unbefugter Ressourceneffekte nicht substanziell belegen, und schlägt das Minimum Authorization-Assurance Profile (MAAP) als ein neuartiges, evidenzbasiertes Framework vor, um die Berichterstattung über Enforcement-Semantik, Beobachtungsgrenzen und verbleibende Annahmen zur transparenten Sicherheitsvergleichbarkeit zu standardisieren.

Mohamed Abbas Elmasry2026-09-13
💻 Informatik

Agentic Retrieval-Augmented Generation for Verifiable Regulatory Compliance in Urban Cyber-Physical Systems

Dieses Paper schlägt ein Verification-First Agentic RAG-Framework vor, das deterministische Validierungsagenten integriert, um regulatorische Genauigkeit zu gewährleisten und Halluzinationen in urbanen Cyber-Physischen Systemen zu verhindern, wobei es im Vergleich zu bestehenden Methoden eine überlegene Leistung bei der Detektion von Supersession sowie beim Compliance-Reasoning demonstriert.

Sathiska Priyad, Gayathri Karthick2026-09-12
💻 Informatik

Does the Language of the Prompt Change the Politics of the Answer? A Cross-Lingual Agent-Based Audit of Generative AI and Turkish Political Discourse

Diese zweisprachige agentenbasierte Untersuchung des türkischen politischen Diskurses zeigt, dass die Sprache des Prompts die politische Haltung der generativen KI-Antworten zwar nur minimal beeinflusst, aber die evidenzbasierten Quellen, auf die sich die Modelle stützen, signifikant verändert, wobei die Modellidentität und die Nutzerpersona einen stärkeren Einfluss auf die endgültige Ausgabe ausüben als die Sprache des Prompts selbst.

Sarphan Uzunoglu, Duygu Uzunoğlu2026-09-12
💻 Informatik

Predicting At Risk Student Performance at the First Quarter Semester Boundary Using Ensemble Learning

Diese Studie schlägt ein Frühwarnungs-Entscheidungsunterstützungsframework vor, das Ensemble-Lernmodelle verwendet, die auf dem OULAD-Datensatz trainiert und mittels SMOTE verbessert wurden, um die Leistung gefährdeter Studierender an der Grenze des ersten Quartals effektiv vorherzusagen, wobei nachgewiesen wird, dass LightGBM eine überlegene Genauigkeit bei der Identifizierung von Studierenden erreicht, die rechtzeitiger akademischer Intervention bedürfen.

Omara innocent2026-09-12
💻 Informatik

A Privacy-Preserving Federated Grey Wolf Optimization and Blockchain Framework for Trust Management in Decentralized 6G Edge Networks

Dieses Paper schlägt ein neuartiges Framework für 6G-Edge-Netzwerke vor, das privatsphäreerhaltendes föderiertes Lernen, eine auf dem Grey Wolf Optimizer basierende Optimierung des Vertrauensmodells und eine Permissioned Blockchain integriert, um ein robustes, resilientes und privates Vertrauensmanagement gegen adversarielle Angriffe zu erreichen.

Seema Joshi, Neelu Singh, Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari2026-09-12
💻 Informatik

Candidate information structure reduces over-alignment in LLM- based concept mapping

Diese Arbeit zeigt auf, dass auf LLMs basierende Concept-Mapping-Systeme Over-Alignment-Fehler bei nicht zuordnbaren Begriffen signifikant reduzieren können, indem sie Kandidatensätze in vergleichbare und ausschließbare Formate strukturieren – ein Gestaltungsprinzip, das sich als effektiver erweist, als lediglich die korrekte Antwort bereitzustellen oder die Retrieval-Qualität zu verbessern.

Wenbo Gao, Shubin Zhou, Xiaolong Lyu, Alan César Belo Angeluci, Jie Dong2026-09-12
💻 Informatik

Lightweight Semantic Embeddings Enable Redundancy-Sensitive Knowledge Graph Construction for LLM-Based Document Processing

Dieses Paper stellt AMODD vor, eine durch ML augmentierte Pipeline, die leichtgewichtige semantische Embeddings nutzt, um redundante Dokumentensektionen zu deduplizieren und Graph-Entitäten zu clustern, wodurch der Token-Verbrauch sowie die Latenz für LLMs bei der Konstruktion von Wissensgraphen signifikant reduziert werden, während gleichzeitig eine hohe Retrieval-Qualität beibehalten wird.

Sedar Olmez, Maxim Smilovitskiy, Koichi Yokota2026-09-11
💻 Informatik

Development and pilot validation of an AI-assisted self-practice system for erhu performance assessment and score-aligned feedback

Dieses Papier präsentiert die Entwicklung und Pilotvalidierung eines KI-gestützten Selbstübungssystems für die Erhu, das optische Musikerkennung, Pitch-Tracking und Dynamic Time Warping integriert, um partiturabgestimmtes Feedback zu liefern, wobei eine starke Korrelation mit Expertenbewertungen sowie eine hohe Benutzerfreundlichkeit unter Konservatoriumsstudierenden nachgewiesen wird.

Xingzhi Guan, Hanjun Su, Masanori Fukui, Zhe Ji2026-09-11