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929 Arbeiten

💻 computer science

Behavioral Anomaly Detection and Malicious Service Identification in the Tor Network Using Deep Learning

Dieses Paper schlägt MBRD-Tor vor, ein dreistufiges Deep-Learning-Framework, das die Herausforderungen der Protokollhomogenisierung, des Verschlüsselungsrauschens und des extremen Klassenungleichgewichts im Tor-Netzwerk adressiert, indem es multiskalige Verhaltenssignaturen fusioniert, eine Ensemble-basierte Qualitätsschätzung für adaptive Gewichtung einsetzt und GAN-generierte synthetische Merkmale nutzt, um eine überlegene Leistungsfähigkeit bei der Erkennung bösartiger Dienste zu erzielen.

Amirhossein Saviz2026-07-21
💻 computer science

Comparative Performance of Frontier Large Language Models for Extracting High-Risk Pathologic Features from Unstructured Gastrointestinal Oncology Reports: A Systematic Benchmarking Study with Human and Traditional NLP Baselines

Diese systematische Benchmarking-Studie zeigt, dass führende große multimodale Modelle, insbesondere Gemini 2.5 Pro und GPT-4o, sowohl zeitlich unter Druck stehende menschliche Experten als auch traditionelle NLP-Baselines bei der Extraktion des kritischen Status der perineuralen Invasion aus unstrukturierten gastrointestinalen Pathologieberichten signifikant übertreffen, während eine neuartige Taxonomie von Fehlermodi handlungsleitende Hinweise für die Modellauswahl basierend auf spezifischen Fehlersignaturen bietet.

Seher Siddiqui2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Stable and Budget-Feasible Coalition Formation for Clustered Federated Learning: A Hedonic Potential-Game Approach

Dieses Paper schlägt ein hedonistisches Potentialspiel-Framework für die stabile und budgeteinhaltende Koalitionsbildung in Clustered Federated Learning vor, wobei die Existenz Nash-stabiler Partitionen bewiesen und Wohlfahrtseffizienzgarantien abgeleitet werden, die empirisch validiert wurden, um die gleichmäßige Überschussverteilung auf CIFAR-10-Datensätzen zu übertreffen.

Cengis Hasan2026-07-21
💻 computer science

When Verification Is Late: Delay Floors and Placement Flips in Corrected Multi-Agent Systems

Diese Arbeit stellt fest, dass in verzögerten Multi-Agenten-Korrektursystemen die Verifizierungs-Latenz eine unvermeidbare Genauigkeitsschwelle erzwingt, die durch die Dottie-Zahl bestimmt wird, eine Budgetobergrenze für Leistungssteigerungen schafft und die optimale Strategie über einen spezifischen Schwellenwert hinaus von der Konzentration auf die Verteilung von Korrekturgestaltungsmitteln umkehrt.

Igor Itkin2026-07-21
💻 computer science

A Multi-Model Hybrid Defense Approach Against White-box Adversarial Attacks in Computer Network Traffic

Dieses Papier schlägt einen resilienten hybriden Abwehrmechanismus vor, der Adversarial Training und Gaußsche Datenaugmentation kombiniert, um die Genauigkeit von Netzwerk-Intrusion-Detection-Systemen gegen Fast Gradient Sign Method und Carlini & Wagner Adversarial Attacks signifikant wiederherzustellen, wobei die Performance nach dem Angriff von nur 26,49 % auf 96,57 % verbessert wird.

Khushnaseeb Roshan2026-07-21
💻 computer science

Beyond Appearance: Intelligent Spatiotemporal Vision for Material-Aware Object Detection

Dieses Paper stellt ein spatiotemporales Fusionsframework vor, das multispektrale RGB-Intensitätskarten mit direkten Time-of-Flight-Photonenhistogrammen integriert, um eine materialbewusste Objekterkennung zu erreichen, wobei eine hohe Genauigkeit in Lokalisierung, Klassifizierung und Spoofing-Resistenz durch eine Dual-Modul-Pipeline validiert wird, die an Haushaltsgegenständen getestet wurde.

Deborah A. Minka2026-07-21
💻 computer science

Fixed-Point Integer Approximations for Square Root and Division on ESP32:A Benchmark-Driven Analysis

Diese Arbeit bewertet Festkomma-Q16-Ganzzahl-Approximationen für die Quadratwurzel und Division auf dem ESP32-S3 und zeigt auf, dass eine Nachschlagetabelle mit Interpolation die nativen Hardware-Fließkomma-Implementierungen in der Geschwindigkeit signifikant übertrifft, während sie gleichzeitig eine hohe Genauigkeit für ressourcenbeschränkte eingebettete Anwendungen beibehält.

Lucas Lima Freitag2026-07-21
💻 computer science

Advances in Factoring and Primality Testing: From Classical to Quantum Algorithms

Diese Arbeit bietet eine umfassende Übersicht und eine vergleichende Leistungsanalyse klassischer und Quantenalgorithmen für die Faktorisierung und Primzahltests und kommt zu dem Schluss, dass Quantenmethoden wie der Shor-Algorithmus zwar erhebliche Vorteile für die Faktorisierung bieten, jedoch keine vergleichbaren Vorteile für die Primzahlprüfung liefern.

Anas A. Abudaqa, Nujud Alyami, Mostefa Kara, Farid Binbeshr, Muhammad Imam2026-07-21
💻 computer science

Evaluation of clustering methods for segmentation of hyperspectral remote sensing data

Diese Arbeit evaluiert empirisch verschiedene Clustering-Methoden auf hyperspektralen Fernerkundungsdaten und stellt fest, dass recheneffiziente, zentroidbasierte Algorithmen wie K-Means in Kombination mit effektiver Dimensionalitätsreduktion konsistent die beste Balance aus Qualität, Robustheit und Geschwindigkeit im Vergleich zu komplexeren Alternativen bieten.

Ehsan Farahbakhsh, Pulkit Sharma, Aman Agrawal, Rohitash Chandra2026-07-21
💻 computer science

The Scaffold Jump Pattern: Progressive, Evidence-Gated Fading of Human Roles in Artificial Intelligence Systems

Dieses Paper führt das „Scaffold Jump“-Designmuster ein, ein operatives Framework, das es Organisationen ermöglicht, KI-Systeme systematisch und sicher von voller menschlicher Aufsicht zu Autonomie zu überführen, indem es vier distinkte Phasen definiert, die durch evidenzbasierte Übergänge miteinander verknüpft sind, welche sicherstellen, dass Leistungsschwellenwerte erreicht werden, während gleichzeitig Rechenschaftspflicht und ethische Beschränkungen gewahrt bleiben.

Michael Sadowski2026-07-21