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2305 Arbeiten

💻 computer science

Iterative tensor network transformations for element-wise evaluation of elementary and filtering functions

Dieses Papier führt Iterative Tensor Network Transformations (ITNTs) ein, ein neuartiges Framework, das eine effiziente, elementweise Auswertung nichtlinearer Funktionen direkt auf komprimierten Tensor-Train-Daten ermöglicht und dadurch die bisherigen Einschränkungen bei der Anwendung von Tensornetzwerken auf allgemeine Datenwissenschaft und groß angelegte Optimierungsaufgaben überwindet.

Tomohiro Hashizume, Xiao Wang, Pia Siegl, Dieter Jaksch2026-09-04
💻 computer science

Signing Twice Is Forever: State-Management Discipline for Stateful Hash-Based Signatures Under Operational Faults

Diese Arbeit evaluiert Disziplinen des Zustandsmanagements für zustandsbasierte Hash-Signaturen (XMSS und LMS) unter operativen Fehlern und zeigt auf, dass nur transaktionale Claim-Strategien eine katastrophale Schlüsselwiederverwendung verhindern, während sie gleichzeitig offenlegt, dass der Schutz vor Snapshot-Rollbacks externe monotone Anker erfordert und Batch-Leasing die einzige sichere, latenzarme Lösung für LMS bietet, trotz erheblicher Performance-Einbußen in ungepatchten Softwarebibliotheken.

Arpan Sharma2026-09-04
💻 computer science

Algebraic Prognostics via fr-Codes: Tracking Truncated Factor Dimensions in Turbofan Degradation

Dieses Papier schlägt ein trainingsfreies, algebraisches Prognose-Framework unter Verwendung von fr-Codes und endlich präsentierten Gruppen vor, um die Degradation von Turbofantriebswerken zu verfolgen, indem Sensordaten in diskrete Zustände quantisiert und Abnahmen in der Dimension einer abgeschnittenen Faktoralgebra als deterministischer Indikator für die Vorhersage der Restlebensdauer überwacht werden.

MAKSIM KHOTINSKIY2026-09-04
💻 computer science

An Explainable Agentic RAG Framework for Zero-Shot Phishing and Web Attack Detection

Das Paper stellt XAR-Detect vor, ein erklärbares agentisches RAG-Framework, das einen DeBERTa-Encoder, dynamische Bedrohungssignatur-Abfrage und autonomes Schließen nutzt, um eine hochpräzise Zero-Shot-Erkennung von Phishing- und Webangriffen mit transparenten Begründungen zu erreichen und dabei bestehende State-of-the-Art-Methoden ohne die Notwendigkeit eines Retrainings signifikant zu übertreffen.

Mohammad Zahangir Alam, Mahdi H Miraz, Elhan Ayath, Sharmin Sultana, Nowshad Amin2026-09-04
💻 computer science

Boundary-damped wave dynamics enables local equilibrium propagation with finite-time gradient guarantees

Dieses Paper führt die randgedämpfte Wellen-Gleichgewichtspropagierung ein, eine physikalische Lernarchitektur, die konservative interne Dynamiken mit lokalisierter Randdissipation kombiniert, um eine endliche Zeitkonvergenz der Gradienten, spektrale Stabilität und hohe Genauigkeit bei Aufgaben wie MNIST zu erreichen, während sie gleichzeitig strikte Energiebilanz- und Gradientenfehler-Schranken einhält.

Dino Vlahek, Dijana Oreški, Alen Kišić2026-09-04
💻 computer science

AiWebArmor: A Robust, Precise AI-based Framework for Web Application Firewalls

AiWebArmor ist ein neuartiges, hochdurchsatzfähiges KI-Framework, das eine semantische Analyse auf Basis von ModernBERT mit statistischen Merkmalen über einen erklärbaren Tree-Boosting-Klassifikator kombiniert, um eine Multi-Class-Bedrohungserkennungsgenauigkeit von 99,92 % und eine Falsch-Positiv-Rate von 0,01 % bei einer Latenz im Sub-Millisekundenbereich in Produktions-Webumgebungen zu erreichen.

Farid Mousavi, Arash AbdiHejrandoost2026-09-04
💻 computer science

Swarm-Driven Design: A Unified Framework for Generative Architecture, Visual Art, Music and Narrative Generation

Dieses Paper führt ein einheitliches generatives Framework ein, das eine einzige Schwarmintelligenz-Simulation, die durch fundamentale Interaktionsregeln gesteuert wird, nutzt, um durch spezialisierte domänenspezifische Abbildungen gleichzeitig diverse Outputs in den Bereichen Architektur, visuelle Kunst, Musik und Narrativ zu erzeugen.

Mehar Kapoor, Harleen Kaur, Astha Sharma, Prof. Ashwni Kumar2026-09-04
💻 computer science

Practical Fairness Constraints in Credit Scoring for Unbanked Populations: A Pareto-Optimal Analysis of Gender and Intersectional Disparities

Dieses Paper schlägt ein Framework für die kreditwürdigkeitsbasierte Bewertung unter Fairness-Beschränkungen vor, das mobile Geldtransaktionsdaten nutzt und geschlechtsspezifische Genehmigungslücken sowie regulatorische Verstöße signifikant reduziert, während es gleichzeitig eine hohe Genauigkeit beibehält, obwohl eine intersektionale Analyse zeigt, dass solche Beschränkungen allein die zusammengesetzten sozioökonomischen Disparitäten, die einkommensschwache Frauen betreffen, nicht vollständig lösen können.

Muadh Olamilekan Abdullateef, Nguyen Anh Van Trang2026-09-04
💻 computer science

Selective data curation enables efficient pretraining of chest radiograph foundation models

Das Papier stellt CheXficient vor, ein Foundation-Modell für Thorax-Röntgenaufnahmen, das eine repräsentationsgestützte selektive Datenkuratierung nutzt, um durch die Verwendung von nur einem Bruchteil der Daten und Rechenressourcen, die herkömmliche groß angelegte Pretraining-Ansätze erfordern, eine wettbewerbsfähige Leistung bei vielfältigen klinischen Aufgaben zu erzielen.

Curtis Langlotz, Chong Wang, Yabin Zhang, Yunhe Gao, Maya Varma, Clemence Mottez, Faidra Patsatzi, Fuying Wang, Jiaming (…)2026-09-04
💻 computer science

When Explanations Help or Harm Network Intrusion Alert Triage: A Distribution-Conditional Benchmark

Dieses Paper führt einen distributionsbedingten Benchmark ein, der zeigt, dass Merkmalsattributions-Erklärungen für Netzwerkintrusionsalarme den Nutzen von Alarmwarteschlangen je nach spezifischen Bedrohungsverteilungen und Detektoreigenschaften entweder verbessern, verschlechtern oder unverändert lassen können, wodurch die Verwendung eines lokal validierten, erklärungsbewussten Re-Rankings als komplementäre Strategie zur rein score-basierten Sortierung unterstützt wird.

Özkan Canay, Halil Arslan2026-09-04