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💻 Informatik

Robust Non-Invasive Melanoma Early Detection Through Lightweight Self-Supervision and Lesion-Focused Representation Learning

Dieses Paper präsentiert ein leichtgewichtiges, robustes YOLOv11-basiertes Framework, das durch die Nutzung von läsionsfokussiertem selbstüberwachtem Pretraining und einem hierarchischen zweistufigen Klassifikator eine hochpräzise, nicht-invasive Melanom-Detektion auf dem HAM10000-Datensatz erreicht und gleichzeitig eine Resilienz gegenüber der für Mobilgeräte typischen Bilddegradation beibehält.

Chen-Hao Peng, Tzu-Kun Lo, Da-Chuan Cheng2026-09-07
💻 Informatik

Smart Cities AVNs: Transparent and Privacy-Preserving Cyber Attack Prediction with Explainable Federated Feature Selection

Diese Arbeit schlägt ein transparentes und datenschutzwahrendes erklärbares föderiertes Lernframework für autonome Fahrzeugnetzwerke vor, das verteilte Merkmalsauswahl und interpretierbare KI integriert, um eine hochgenaue Multiklassen-Cyberangriffsvorhersage zu erreichen, während gleichzeitig die Datenlokalität und die Vertrauenswürdigkeit von Entscheidungen gewahrt bleiben.

Hussein A. Al-Hashimi2026-09-07
💻 Informatik

Extended Compositional Learning Algorithm for Synchronous Parallel Automata

Dieses Papier präsentiert einen erweiterten kompositionellen Lernalgorithmus für synchrone parallele Automaten, der die restriktive globale Eindeutigkeitsannahme über synchronisierende Aktionen lockert und dadurch die skalierbare sowie korrekte Extraktion von Komponentenmodellen aus realistischen Black-Box-Systemen mit signifikant weniger Ressourcen als monolithische Ansätze ermöglicht.

Mahboubeh Samadi, Aryan Bastany, Hossein Hojjat2026-09-07
💻 Informatik

TAH-GAN: Time-Aware Hybrid Generative Adversarial Network for Robust Android Malware Evasion

Dieses Paper stellt TAH-GAN vor, ein zeitbewusstes hybrides Generative Adversarial Network, das Fourier-Zeitkodierung und eine Dual-Gate-Qualitätskontrolle integriert, um zukunftsorientierte Android-Malware-Proben zu generieren, wodurch das Problem des zeitlichen Konzeptdrifts effektiv adressiert und im Vergleich zu bestehenden nicht-temporalen Baselines überlegene Evasion-Raten sowie zeitliche Kohärenz erreicht werden.

Daniel Jeremiah, Jalil Md D, Husnain Rafiq2026-09-07
💻 Informatik

A 2-Level Stacking Ensemble Framework for Multi-Class Alzheimer’s Disease Diagnosis Using CNN Feature Extractors and SVM-XGBoost Classifiers

Diese Studie schlägt ein zweistufiges Stacking-Ensemble-Framework vor, das Merkmale aus ResNet152, DenseNet121 und einem benutzerdefinierten CNN integriert, welche durch PCA verarbeitet und durch SVM und XGBoost klassifiziert werden, um eine nahezu perfekte Genauigkeit (0,9997) bei der vierklassigen Alzheimer-Krankheitsdiagnose mittels MRT-Scans zu erreichen, womit bestehende State-of-the-Art-Baselines signifikant übertroffen werden.

Shashi Kant Mourya, Ajit Kr. Singh Yadav2026-09-07
💻 Informatik

Disentangling Mechanism, Budget, and Coverage in Data Augmentation for Imbalanced Malware Family Classification

Diese Arbeit entwirrt die Auswirkungen des Generierungsmechanismus, des Augmentierungsbudgets und der Abdeckung in tiefen generativen Modellen für die unbalancierte Malware-Klassifizierung und stellt fest, dass die meisten Faktoren vernachlässigbare Leistungssteigerungen bewirken, während eine Erhöhung des Augmentierungsbudgets eine kleine, aber reproduzierbare Verbesserung für RBF-SVM-Klassifikatoren liefert, was die kritische Bedeutung des experimentellen Designs bei der Bewertung von Datenaugmentierungsstrategien hervorhebt.

Kiana Bakrani Balani, Fabio Di Troia2026-09-07
💻 Informatik

MARS-Agent: Retrieval-Augmented Multi-Agent Deliberation for Cross-Border E-Commerce Supply Chain Resilience

Das Papier schlägt MARS-Agent vor, ein Retrieval-Augmented Multi-Agent-Framework, das einen Dual-Triggered RAG-Mechanismus sowie einen Verify-Adapt-Replan-Loop nutzt, um eine geschlossene, selbstkorrigierende Deliberation zur Verbesserung der Resilienz grenzüberschreitender E-Commerce-Lieferketten gegenüber heterogenen Störungen zu ermöglichen.

Wenhui Zheng, Qing Xu2026-09-07
💻 Informatik

Memory-Efficient Contrastive Learning via Budgeted Hard Negative Selection

Dieses Paper stellt ein speichereffizientes kontrastives Lernframework vor, das den quadratischen Speicherengpass dichter Ähnlichkeitsmatrizen durch gestreamte Berechnungen und die dynamische Auswahl eines festen Budgets an harten Negativen eliminiert, wodurch signifikant größere Batch-Größen auf eingeschränkter Hardware bei gleichbleibender Optimierungseffektivität ermöglicht werden.

Qinwu Xu2026-09-07
💻 Informatik

A Concern-Centric Empirical Evaluation of Multi-Language Code Smells: An LLM-Assisted Study of JNI Software Evolution

Diese Arbeit präsentiert eine anliegenzentrierte empirische Evaluierung von JNI-Code-Smells unter Verwendung einer LLM-gestützten Analyse von 8.207 Commits aus 15 Open-Source-Projekten, wobei aufgezeigt wird, dass bestehende Smell-Definitionen nur 36,5 % der Wartungsanliegen von Entwicklern abdecken, und schlägt drei neue Smell-Definitionen vor, um die identifizierten Lücken zu schließen.

Md Shahrukh Ansari, Salman Abdul Moiz2026-09-07
💻 Informatik

Failure Transparency in Android Forensic Parsing Under Schema and Representation Drift: A Controlled ALEAPP Microbenchmark

Diese Studie zeigt auf, dass kontrollierte Schema- und Repräsentationsdrift in Android-Forensik-Parsern wie ALEAPP häufig zu unvollständigen oder fehlinterpretierten Beweisen führt, wobei die Werkzeuge es versäumen, dem Untersucher sichtbare Diagnosen dieser Fehler bereitzustellen, was die kritische Notwendigkeit von Validierungsrahmen unterstreicht, die neben der Wiederherstellungsgenauigkeit auch die Transparenz des Scheiterns priorisieren.

Tarun Preetham Bulla2026-09-07