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💻 ciencias de la computación

Quorum-Bounded Asynchronous Federated Learning under Non-IID Data and Adversarial Clients: A Systems Study of Stale-Update Exclusion and Convergence

Este estudio demuestra que un diseño de aprendizaje federado asíncrono con límite de cuórum reduce eficazmente la latencia inducida por rezagados hasta en un 72% sin comprometer significativamente la precisión final, aunque revela que la heterogeneidad de los datos amplifica críticamente el daño de convergencia causado por clientes adversarios.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-10
💻 ciencias de la computación

A Severity-Calibrated Adversarial Benchmark for Federated Learning: From Label Corruption to Structured Model-Update Injection

Este artículo introduce un referente adversarial calibrado por severidad para el aprendizaje federado que evalúa cinco familias de ataques distintas a través de diversas condiciones, demostrando que la magnitud del ataque por sí sola es un indicador insuficiente de daño y que la evaluación de seguridad robusta debe considerar la geometría del ataque, la proporción de la población maliciosa y las reglas de agregación.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-10
💻 ciencias de la computación

How Far Can a Single Vector Carry a Language? Mechanistic Limits of Inference-Time Steering for Low-Resource Devanagari Languages

Este artículo investiga los límites mecanísticos del direccionamiento en tiempo de inferencia para generar lenguas devanagari de bajos recursos (maithili, nepalí y bhojpuri) utilizando representaciones de hindi en modelos multilingües extensos, encontrando que, si bien un único desplazamiento vectorial puede inducir la adherencia al idioma objetivo, este causa inevitablemente un colapso de la fluidez, revelando que la capacidad de direccionamiento está limitada por la separabilidad lineal en lugar de la competencia del modelo o el solapamiento del vocabulario.

Sumit Yadav, Santosh Giri, Ganesh Gautam2026-09-10
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Trusting the Null: Positive-Control Fuzzing of Post-Quantum Decode and Verify Paths in Java

Este artículo demuestra que, si bien una campaña de fuzzing a gran escala no encontró defectos en las rutas de decodificación y verificación post-cuántica de Bouncy Castle 1.85, un enfoque de control positivo validó con éxito el entorno de pruebas al descubrir fallos críticos de validación de longitud tanto en Bouncy Castle 1.84 como en múltiples versiones de JDK, revelando que estas implementaciones difieren únicamente en el momento de sus comprobaciones en lugar de en la lógica de sus decisiones.

Arpan Sharma2026-09-10
💻 ciencias de la computación

Drosophila Connectome Topology Provides No Measurable Language- Model Advantage: A Preregistered Negative Experimental Program

Este estudio preregistrado probó sistemáticamente si la topología del cerebro de Drosophila podría mejorar los modelos de lenguaje y encontró que, a pesar de diversas integraciones arquitectónicas, el cableado derivado de la mosca no proporcionó ninguna ventaja mensurable sobre las líneas de base aleatorias, de grado equivalente o convencionales en la reducción del logaritmo negativo de la verosimilitud o en la mejora de la recuperación asociativa.

Vladislav Matyukhin2026-09-10
💻 ciencias de la computación

Latent Attribution Regularization: Cross-Domain Attribution-Consistency Training for Stable NLP Explanations

Este artículo presenta la Regularización de Atribución Latente (LAR), un método durante el tiempo de entrenamiento que impone la consistencia de atribución bajo sustituciones de sinónimos que preservan el significado, demostrando que mejora significativamente la estabilidad de las explicaciones basadas en gradientes en Transformers ajustados sin comprometer la precisión del modelo, al tiempo que establece que la alineación adecuada de los tokens es esencial para medir con precisión dicha estabilidad.

Junaid Hassan2026-09-10
💻 ciencias de la computación

A Multi-Feature Fusion-Based Obfuscation-Resistant Malware Detection Scheme

Este artículo propone TriFuseDroid, un esquema de detección de malware para Android robusto que analiza el impacto de la ofuscación de código en las características estáticas y emplea una red de fusión de múltiples características para convertir vistas estáticas resilientes en representaciones de imagen, logrando una alta precisión y generalización contra diversas técnicas de ofuscación sin requerir muestras de entrenamiento ofuscadas.

Jiyun Yang, Zhengdong Wan, Fan Mei, Xintong Cai, Tao Xiang2026-09-10
💻 ciencias de la computación

The Efficacy of Artificial Intelligence Models in Diagnosing Knee Fractures from X-ray Images using Hybrid Attention Architecture

Este estudio demuestra que diez diversos modelos de aprendizaje profundo, incluyendo CNN y Vision Transformers que utilizan un mecanismo de atención multivista, logran una alta precisión diagnóstica y velocidades de procesamiento rápidas para fracturas de rodilla en radiografías, lo que sugiere su fuerte potencial como herramientas de apoyo a la decisión clínica incluso en entornos con recursos limitados.

Francisco Fernández Schlein, Rodrigo De Marinis Acle, Luis Irribarra Trivelli, Mario Orrego Luzoro2026-09-10
💻 ciencias de la computación

Development of a Data-Driven Class and Thesis/Capstone Defense Scheduling Decision Support System for Higher Education

Este estudio presenta un sistema de soporte a la decisión basado en la web que integra la programación de clases y defensas de tesis/capstone a través de un flujo de trabajo basado en reglas y consciente de las restricciones, demostrando una alta satisfacción del usuario y eficiencia operativa en despliegues a través de dos instituciones de educación superior.

Ailen Laguda, Richard Rabulan2026-09-10