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💻 Informatik

Intelligent Runtime Adaptation of Cloud-Native Microservices through Design-Principle-Aware Resource Management

Dieses Paper präsentiert AMOF, einen hybriden, lernbasierten Runtime-Controller für Kubernetes, der Architekturdesignprinzipien in das Ressourcenmanagement integriert, um Leistungsverschlechterungen proaktiv vorherzusagen und die Standard-Autoskalierung hinsichtlich der Ressourceneffizienz signifikant zu übertreffen, während gleichzeitig Latenz-Trade-offs verwaltet werden.

Syed Fakhar Abbas, Musharif Ahmed, Nabil Almashfi, Asim Bakhshi, Sajjad Aamir, Mamoona Humayun, Maram Fahaad Almufareh2026-10-13
💻 Informatik

A Deterministic Framework for Pharmaceutical Authenticity Verification Using Constrained Multimodal AI

Das Papier stellt MedTruth vor, ein deterministisches Dual-Mode-Framework, das ein multimodales KI-Modell mit festen Parametern und strengen Output-Schemas einschränkt, um Halluzinationen von 15 % auf unter 2 % zu reduzieren und somit eine zuverlässige Verifizierung der pharmazeutischen Authentizität sowie eine sichere Interaktion mit Patienten zu ermöglichen.

Viral Dhoka, Pankaj Kunekar, Tanaya Thorat, Shreenath Utekar, Samruddhi Wankhede2026-10-13
💻 Informatik

Latency-Aware and Energy-Efficient Workload Distribution in Hierarchical Vehicular Fog Computing

Dieses Paper schlägt ein latenzbewusstes und energieeffizientes Arbeitslastverteilungsframework für hierarchisches Vehicle-Fog-Computing vor, das einen modifizierten Particle Swarm Optimization (MPSO) Algorithmus nutzt, um das Task-Offloading und die Ressourcenallokation zu optimieren, wobei signifikante Verbesserungen bei Latenz, Energieverbrauch und Ausführungszeit im Vergleich zu konventionellen Methoden nachgewiesen werden.

Salman Khan, Woong-Kee Loh, Muhammad Babar2026-10-13
💻 Informatik

AI Governance and Ethical Implications for Organizational Oversight in Cybersecurity

Dieses Konzeptpapier schlägt einen integrativen Rahmen vor, der auf der Theorie der dynamischen Fähigkeiten (Dynamic Capabilities Theory) basiert, um zu untersuchen, wie die KI-Governance die organisatorische Aufsicht in der Cybersicherheit neu gestaltet, indem zwischen dem operativen KI-Einsatz und den Governance-Strukturen unterschieden wird, die Rechenschaftspflicht, Transparenz und eine sinnvolle menschliche Kontrolle gewährleisten.

Irlenys Josefina Tersek Rodríguez2026-10-13
💻 Informatik

Understanding Fake News through a Quantifiable Linguistic Feature Framework

Diese Studie adressiert den Mangel an einem systematischen Ansatz zur Charakterisierung von Fake News, indem sie ein quantifizierbares linguistisches Merkmalsframework entwickelt, das durch eine SHAP-gestützte maschinelle Lernanalyse acht Kernmerkmale identifiziert, die in drei kognitive Mechanismen organisiert sind, und somit eine neue Perspektive für das Verständnis, die Erkennung und die Regulierung von Desinformation bietet.

Yunxi Lin, Liang Jiang, Shengliang Lin2026-10-13
💻 Informatik

Systematic Literature Review of Security and Privacy Management in LoRaWAN Networks

Diese systematische Literaturübersicht analysiert 50 aktuelle Studien zu LoRaWAN-Sicherheit und -Datenschutz, um eine neuartige mehrachsige Taxonomie vorzuschlagen, kritische Forschungslücken wie das Fehlen von dynamischer Pseudonymisierung und automatischem Rekeying zu identifizieren und zukünftige Richtungen einschließlich Post-Quanten-Kryptographie und maschinellem Lernen-basierter Intrusion Detection zu skizzieren.

Kawthar Chroudi, Mongi Ben Ameur, Mohamed hadi Habaebi, Jalel Chebil, Mohammed Abdulla Salim Al Husaini, Jamel Bel hadj (…)2026-10-13
💻 Informatik

EthnoPulse: A Multi-Task Deep Learning Framework for Traditional Music Emotion Recognition and Online Engagement Prediction

EthnoPulse ist ein Multi-Task-Deep-Learning-Framework, das die traditionelle Musik-Emotionserkennung und die Vorhersage des Online-Engagements unter Verwendung eines Partial-Label-Settings mit disjunkten Korpora gemeinsam modelliert, dabei State-of-the-Art-Leistung erzielt und die entscheidende Bedeutung von kompositionsgruppierter Evaluierung und dimensionsspezifischer Berichterstattung in der kulturübergreifenden Musikanalyse hervorhebt.

Cheng Zhang2026-10-13
💻 Informatik

Modular Semantic Schema Mapping for Heterogeneous Security Syslogs: Deployability and Cross-Vendor Robustness

Dieses Paper schlägt eine modulare, dreistufige Pipeline zur Abbildung heterogener Sicherheits-Syslogs auf ein gemeinsames Schema vor und zeigt durch eine umfassende Evaluierung an Daten aus dem koreanischen Bildungssektor auf, dass die Kombination von struktureller Kanonisierung mit sowohl lokalen als auch agentenbasierten semantischen Matchern die Abbildungsgenauigkeit signifikant verbessert, während gleichzeitig ein kritischer Kompromiss zwischen Präzision und Bereitstellungslatenz über verschiedene Anbieterumgebungen hinweg aufgezeigt wird.

Woohyeok Choi, Hoon Sagong, Young Yoon2026-10-13
💻 Informatik

Heart disease detection with trust-based authentication framework in Edge-cloud-IoMT using Adaptive Aggregation Multi-scale Fusion Network

Dieses Paper schlägt ein vertrauensbasiertes Authentifizierungsframework vor, das in ein Adaptive Aggregation Multi-scale Fusion Network (AAMF-Net) innerhalb einer Edge-Cloud-IoMT-Architektur integriert ist, um Herzkrankheiten effektiv zu erkennen und dabei durch fortschrittliche Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl und ein hybrides Deep-Learning-Modell, das Self-Attention und Multi-Scale-Fusion kombiniert, eine Genauigkeit von 96,37 % unter Berücksichtigung von Edge-Ressourcenbeschränkungen zu erreichen.

Neha Sambhaji Suryavanshi, Suresha D., Amolkumar N. Jadhav, Anushka D. Kadage, Mukesh Kumar Tripathi, Bibhuprasad Sahu2026-10-13
💻 Informatik

Cross-Platform Interoperable Real-Time Wearable Sensor Data Analysis using Gated Capsule-Transformer Network for Clinical Diagnosis

Dieses Papier schlägt ein neuartiges Gated Capsule-Transformer-Network-Framework (GCT-Net) vor, das durch selektive metaheuristische Optimierung und integriertes generativ-synthetisches Datenausgleichsverfahren erweitert wurde, um die Probleme der Datenheterogenität, Skalierbarkeit und Imbalanz in der Wearable-Sensor-basierten Gesundheitsversorgung zu bewältigen und dadurch die Genauigkeit, Präzision und Sensitivität der Echtzeit-Klinikdiagnose signifikant zu verbessern.

EZHUMALAI P, J Raja2026-10-13