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💻 computer science

TOAIAF: A Runtime AI Assurance Control Plane for Trustworthy On-Device Agentic AI in Consumer Intelligence Ecosystems

Dieses Paper stellt TOAIAF vor, eine Runtime-KI-Absicherungsebene (AI Assurance Control Plane), die ein dreistufiges Entscheidungsverfahren und sieben Governance-Komponenten umfasst, welche Basissysteme bei der Erkennung von Sicherheitsverletzungen, Prompt-Injektionen und Privatsphäre-Risiken für gerätegebundene agentische KI signifikant übertrifft, während gleichzeitig experimentelle Einschränkungen transparent berichtet und das Framework den wichtigsten internationalen KI-Sicherheitsstandards zugeordnet wird.

Rakesh Kumar Agrawal, Wasim Mohammed Amin Tambe, Nihar Karra2026-09-01
💻 computer science

UAV-Based Drifting Victim Detection in Flash Floods Using Region-Based Convolutional Neural Networks

Diese Studie schlägt ein UAV-basiertes Deep-Learning-System vor, das einen feinabgestimmten Mask R-CNN-Algorithmus nutzt, um treibende Opfer bei Sturzfluten zu detektieren und deren Trajektorien mithilfe von GPS-Metadaten zu schätzen, wobei eine Detektionskonfidenz von über 90 % erreicht wird, um Such- und Rettungseinsätze zu verbessern.

Prima Kristalina, Aries Pratiarso, A. Fauzi Makarim, Munawar Munawar2026-09-01
💻 computer science

SpikeGate: An Event-Driven Neuromorphic SNN Gatekeeper for Duty-Cycled On-Device SLM Inference

Dieses Paper stellt SpikeGate vor, einen ultra-energieeffizienten, ereignisgesteuerten Spiking Neural Network Gatekeeper, der den Energieverbrauch für die kontinuierliche On-Device-Inferenz von Small Language Models signifikant reduziert, indem er routinemäßige Hintergrundsignale unterdrückt, um die Transformer-Ausführung nur während detektierter Anomalien zyklisch zu steuern.

Ismet beljulji2026-09-01
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Transparent Context-aware Retrieval for Mental Health and Substance Use Service Navigation

Diese Studie entwickelte und evaluierte ein transparentes, kontextsensitives Abrufsystem für psychische Gesundheits- und Suchtdienstleistungen unter Verwendung des HealthLink BC-Verzeichnisses und demonstrierte, dass die Kombination von semantischer Suche mit expliziter Kontextgewichtung die Ranking-Leistung gegenüber lexikalischen Baselines verbessert, während gleichzeitig die Notwendigkeit einer weiteren Validierung mit realen Daten und menschlichen Relevanzurteilen vor einem klinischen Einsatz hervorgehoben wurde.

Nikesh Adhikari, Shankar Ghimire2026-09-01
💻 computer science

ASWA: An Adaptive Similarity-Weighted Aggregation Algorithm for Communication-Efficient Federated Learning under Non-IID Data

Dieses Paper schlägt ASWA vor, einen kommunikationseffizienten Federated-Learning-Algorithmus, der die Genauigkeit erhöht und die Anzahl der Kommunikationsrunden unter Non-IID-Daten durch die adaptive Gewichtung von Client-Updates basierend auf der Datengröße und der Ähnlichkeit der Updates reduziert, während Clients mit höherem Verlust priorisiert werden, und dies alles, ohne dass eine zusätzliche Datenübertragung erforderlich ist.

Felmeta Abate Jilo, Daniel Dufera Kenea2026-09-01
💻 computer science

Evidence for Whom? Contestability and Socio-Technical Assurance in High-Risk AI Governance

Dieses Paper argumentiert, dass aktuelle Governance-Frameworks für Hochrisiko-KI (NIST, EU AI Act, ISO/IEC 42001) eine kritische Evidenzlücke schaffen, indem sie artefaktzentrierte Evidenz gegenüber der für die Anfechtbarkeit erforderlichen prozessbasierten Evidenz priorisieren, ein struktureller Fehler, der durch die inhärente Ambiguität bei der Interpretation dieser Anforderungen hervorgehoben wird und letztlich die prozeduralen und epistemischen Rechte der regulierten Stakeholder untergräbt.

Rohith Reddy Bellibaltu, Manpreet Singh, Preeti Uikey, Rahul Joshi2026-09-01
💻 computer science

Agent Guard: Kernel-Enforced Damage Boundaries for AI Agents via Human-Authorized Contracts

Dieses Paper präsentiert Agent Guard, einen Linux-Referenzmonitor, der durch den Einsatz von eBPF-basierten LSMs menschenautorisierte Schadensgrenzen für KI-Agenten erzwingt, indem er unbefugten Datei- und Netzwerkzugriff deterministisch verweigert und strikte „No-Egress“-Zustände über Prozesshierarchien hinweg propagiert, wodurch ein signifikant geringerer Overhead als bei bestehenden Baselines erreicht wird.

Dongxu Cui, Zhichao Gu, Ping Zheng, Wenshuai Xi, Simeng Han, Yong Liao2026-09-01
💻 computer science

Mastyf Guard 1.5B: Cognitive Harvard Architectures for Sub-Millisecond AI Agent Perimeter Defense and Capability-Based Access Control

Dieses Paper stellt Mastyf Guard 1.5B vor, ein leichtgewichtiges, kapazitätsbasiertes Sicherheitsframework, das eine „Cognitive Harvard Architecture“ implementiert, um die Datenaufnahme physisch von der Ausführung von Aktionen zu entkoppeln, wodurch eine mathematische Immunität gegen indirekte Prompt-Injektionen garantiert und gleichzeitig eine Bedrohungserkennung von 99,33 % sowie eine Latenz von unter einer Millisekunde auf Standard-CPU-Hardware erreicht wird.

Rudraneel Das2026-09-01
💻 computer science

SmartADAPT-Net: Decision-Level Adaptation for Free-Living Smartwatch-Based Activities of Daily Living Recognition

Dieses Paper stellt SmartADAPT-Net vor, ein leichtgewichtiges neuronales Framework, das die Smartwatch-basierte Aktivitätserkennung in natürlichen Lebensumgebungen durch die Kombination eines festen Populationsmodells mit einer zweistufigen Adaptionsstrategie verbessert: einer unmittelbaren, beobachtungskonditionierten Korrektur und einer progressiven Personalisierung basierend auf benutzerbestätigten Evidenzen, wodurch eine hohe Genauigkeit ohne die Notwendigkeit eines Retrainings zum Zeitpunkt des Einsatzes erreicht wird.

Mustafa Elhadi Ahmed, Hongnian Yu, Michael Vassallo, Pelagia Koufaki2026-09-01