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💻 computer science

A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption

Este artículo presenta el Sistema Criptográfico Caótico Híbrido Basado en División (HSBCC, por sus siglas en inglés), un marco unificado que integra un cifrado de Hill unimodular generado dinámicamente, derivación de claves basada en el Mapa Logístico y Criptografía de Curva Elíptica para lograr un cifrado seguro, sin pérdida y de tamaño preservado para archivos binarios arbitrarios.

Samsul Arifin¹, Alya Maura Raditha, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Luk (…)2026-07-30
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Block-Sparse Pruning Compresses Models Without Reducing Inference Latency in Intrusion Detection Networks

Este estudio demuestra que, si bien la poda de dispersión por bloques comprime significativamente un modelo de detección de intrusiones de aprendizaje profundo para el despliegue en el borde sin mejorar la latencia de inferencia en hardware estándar, introduce inestabilidad específica de clase y no logra resolver los problemas de rendimiento para los tipos de ataques minoritarios.

Ishan Mishra2026-07-30
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AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments

Este artículo propone un marco impulsado por IA para entornos de nube federada que integra redes neuronales de grafos, optimización NSGA-II y bandits contextuales para minimizar simultáneamente las violaciones de SLO, el consumo de energía, los costos operativos y el tráfico entre clústeres, mientras maximiza la equidad y la estabilidad, logrando un rendimiento superior sobre los métodos existentes en evaluaciones experimentales.

Votte Rajashekhar, N. Radhika, G Naga Rama Devi, Yedida Subrahmanyam, N. Rahul Pal, Gadde Mamatha2026-07-30
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Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support

Este estudio evalúa seis plataformas de IA conversacional y encuentra que, si bien simulan la empatía de manera constante, exhiben inconsistencias significativas en la detección y escalada de crisis, revelando una brecha crítica entre sus compromisos de seguridad documentados y su desempeño interaccional real.

Samuel Hockey, Mathias Felipe de Lima Santos2026-07-30
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A Unified Two-Phase Motion Regime-Aware Hybrid Multi-Sensor Data Fusion Framework for Navigation of Intelligent Systems

Este artículo propone un marco híbrido unificado de dos fases que integra una canalización de clasificación de movimiento consciente del régimen con el ajuste adaptativo basado en aprendizaje por refuerzo de los parámetros de ruido del filtro de Kalman para mejorar la precisión de la navegación de vehículos autónomos y la robustez contra la suplantación de GPS.

Gnana Sri Sindhu Boppana, Shuo Wu2026-07-30
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A Deterministic Complete Graph Hill Cipher with Shift128 Residual Encryption for Universal Binary Files

Este artículo presenta CGHC-S128, un marco de cifrado híbrido que combina un Cifrado de Hill de Grafo Completo con un cifrado residual Shift128 para cifrar de manera segura y eficiente archivos binarios universales de cualquier tamaño sin relleno, garantizando al mismo tiempo la invertibilidad matemática de la clave, el descifrado perfecto y una fuerte resistencia contra ataques criptoanalíticos.

Samsul Arifin¹, Paskalis Farelnata Zamasi, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, D (…)2026-07-30
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CAI Computing Power Law: A Quantitative Framework for the Tripartite Balance of Computing Power, Algorithms and Generalized Information Resources

Este artículo propone la Ley de Potencia de Computación CAI, un marco cuantitativo (C = A/I) que demuestra que la optimización de los algoritmos y la purificación de los recursos de información pueden mejorar significativamente la potencia de cómputo efectiva y mitigar los rendimientos decrecientes, guiando así a las industrias para lograr un equilibrio tripartito dinámico entre la potencia de cómputo, los algoritmos y la información generalizada en lugar de depender únicamente de la expansión del hardware.

Zhiyun Chen2026-07-30
💻 computer science

Big Data-Driven Early Warning Model for Safety Risk Management in Tobacco Enterprises

Este artículo propone un modelo de alerta temprana impulsado por el gran volumen de datos para empresas tabacaleras que integra un flujo de datos distribuido y escalable, ingeniería de características avanzada y un sistema de aprendizaje de conjunto para superar las limitaciones del monitoreo tradicional, permitiendo la detección de riesgos de seguridad y el soporte de decisiones de manera precisa, interpretable y en tiempo real.

Xiumei Wen2026-07-30
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Cross-Outbreak Transfer Learning Under Data/Label Scarcity: Foundation ML model for epidemiology

El artículo presenta OBFM-SafeEnsemble, un marco de aprendizaje de transferencia con guardia para entre brotes que aprovecha los conocimientos previos de la fuente y la regularización adaptativa para mejorar significativamente la predicción del estado de confirmación en brotes de Ébola con escasez de datos, al tiempo que evita la transferencia de conocimiento perjudicial mediante una validación estricta y la selección de ensambles.

Vikas Ramachandra2026-07-30
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Intelligent Adaptive Hybrid Encryption Based on Unimodular Hill Cipher, RSA-OAEP, and Chaotic Logistic Maps for Universal Digital File Security

Este artículo propone un criptosistema híbrido adaptativo impulsado por IA que asigna dinámicamente el cifrado Unimodular Hill Cipher y RSA-OAEP basándose en las características del archivo, utilizando Mapas Caóticos Logísticos para la generación de claves con el fin de lograr una seguridad robusta, eficiente y sin pérdidas para archivos binarios universales.

Samsul Arifin2026-07-30