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3895 Arbeiten

💻 Informatik

Project-Aware Validation in Software Defect Prediction: A Controlled Simulation and Real-World Benchmark Study of Evaluation Optimism

Diese Studie zeigt durch kontrollierte Simulationen und eine Sekundäranalyse von Realwelt-Benchmarks auf, dass die Verwendung gepoolter zufälliger Trainings-/Test-Splits bei der Vorhersage von Softwarefehlern systematisch optimistische Leistungsschätzungen im Vergleich zu projektbewussten Validierungsmethoden liefert, was die kritische Notwendigkeit von Evaluierungsprotokollen unterstreicht, welche Projektgrenzen respektieren.

Vladimir Tomilov2026-09-10
💻 Informatik

Trustworthy AI for Dengue Outbreak Forecasting Using a Temporal Fusion Transformer with Explainability and Uncertainty Estimation

Diese Studie präsentiert ein vertrauenswürdiges KI-Framework für die Vorhersage von Dengue-Ausbrüchen, das einen Temporal Fusion Transformer mit probabilistischer Unsicherheitsschätzung, intrinsischer Erklärbarkeit und regelbasierter Risikostratifizierung integriert, um Baseline-Modelle zu übertreffen und die Entscheidungsfindung im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu unterstützen.

Anima Dahal, Bibash Basnet2026-09-10
💻 Informatik

Quorum-Bounded Asynchronous Federated Learning under Non-IID Data and Adversarial Clients: A Systems Study of Stale-Update Exclusion and Convergence

Diese Studie zeigt, dass ein Quorum-begrenztes asynchrones Federated-Learning-Design die durch Stragglers induzierte Latenz effektiv um bis zu 72 % reduziert, ohne die endgültige Genauigkeit signifikant zu beeinträchtigen, wenngleich sie offenlegt, dass Datenheterogenität den durch adversarielle Clients verursachten Konvergenzschaden kritisch verstärkt.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-10
💻 Informatik

A Severity-Calibrated Adversarial Benchmark for Federated Learning: From Label Corruption to Structured Model-Update Injection

Dieses Paper führt einen auf Schweregrad kalibrierten adversariellen Benchmark für föderiertes Lernen ein, der fünf verschiedene Angriffsfamilien unter variierenden Bedingungen evaluiert und aufzeigt, dass die Angriffsmagnitude allein kein ausreichender Indikator für den Schaden ist und dass eine robuste Sicherheitsbewertung die Angriffsgeometrie, den Anteil der bösartigen Population und Aggregationsregeln berücksichtigen muss.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-10
💻 Informatik

How Far Can a Single Vector Carry a Language? Mechanistic Limits of Inference-Time Steering for Low-Resource Devanagari Languages

Diese Arbeit untersucht die mechanistischen Grenzen des Inference-Time-Steerings zur Generierung ressourcenarmer Devanagari-Sprachen (Maithili, Nepali und Bhojpuri) unter Verwendung von Hindi-Repräsentationen in großen multilingualen Modellen und stellt fest, dass, obwohl eine einzelne Vektorverschiebung die Einhaltung der Zielsprache induzieren kann, sie unweigerlich zu einem Zusammenbruch der Fluenz führt, was offenbart, dass die Steuerbarkeit durch lineare Separabilität und nicht durch Modellkompetenz oder Vokabularüberlappung begrenzt wird.

Sumit Yadav, Santosh Giri, Ganesh Gautam2026-09-10
💻 Informatik

Trusting the Null: Positive-Control Fuzzing of Post-Quantum Decode and Verify Paths in Java

Diese Arbeit zeigt auf, dass eine groß angelegte Fuzzing-Kampagne zwar keine Defekte in den Post-Quanten-Decode- und Verify-Pfaden von Bouncy Castle 1.85 fand, ein Positivkontroll-Ansatz jedoch die Testumgebung erfolgreich validierte, indem er kritische Fehler bei der Längenvalidierung sowohl in Bouncy Castle 1.84 als auch in mehreren JDK-Releases aufdeckte, was offenbarte, dass sich diese Implementierungen lediglich im Zeitpunkt ihrer Prüfungen, nicht aber in der Logik ihrer Entscheidungen unterscheiden.

Arpan Sharma2026-09-10
💻 Informatik

Drosophila Connectome Topology Provides No Measurable Language- Model Advantage: A Preregistered Negative Experimental Program

Diese vorregistrierte Studie testete systematisch, ob die Topologie des Drosophila-Gehirns Sprachmodelle verbessern könnte, und stellte fest, dass die von der Fliege abgeleitete Verschaltung trotz verschiedener architektonischer Integrationen keinen messbaren Vorteil gegenüber zufälligen, grad-angepassten oder Standard-Baselines bei der Reduzierung der negativen Log-Likelihood oder der Verbesserung des assoziativen Abrufs bot.

Vladislav Matyukhin2026-09-10
💻 Informatik

Latent Attribution Regularization: Cross-Domain Attribution-Consistency Training for Stable NLP Explanations

Dieses Paper führt die Latent Attribution Regularization (LAR) ein, eine Methode während der Trainingszeit, die die Konsistenz der Attribution unter semantisch erhaltenden Synonym-Substitutionen erzwingt, und zeigt auf, dass sie die Stabilität gradientenbasierter Erklärungen in feinabgestimmten Transformern signifikant verbessert, ohne die Modellgenauigkeit zu beeinträchtigen, während sie gleichzeitig etabliert, dass eine korrekte Token-Ausrichtung essenziell ist, um eine solche Stabilität präzise zu messen.

Junaid Hassan2026-09-10
💻 Informatik

A Multi-Feature Fusion-Based Obfuscation-Resistant Malware Detection Scheme

Dieses Paper schlägt TriFuseDroid vor, ein robustes Android-Malware-Erkennungsschema, das die Auswirkungen von Code-Obfuskation auf statische Merkmale analysiert und ein Multi-Feature-Fusionsnetzwerk verwendet, um resiliente statische Ansichten in Bildrepräsentationen umzuwandeln, wodurch eine hohe Genauigkeit und Generalisierung gegenüber diversen Obfuskationstechniken erreicht wird, ohne dass obfuskierte Trainingsproben erforderlich sind.

Jiyun Yang, Zhengdong Wan, Fan Mei, Xintong Cai, Tao Xiang2026-09-10