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Quantifying the Security-Performance Trade-off in Constrained IoT: A Multi-Vector MQTT Attack Framework with Hybrid Defense-in-Depth Evaluation

Este artículo presenta un marco experimental reproducible que demuestra que la combinación de intrusiones físicas de HID con ataques de red MQTT expone compromisos críticos de seguridad-rendimiento en dispositivos IoT restringidos, revelando que si bien TLS ofrece una fuerte confidencialidad, incurre en costos prohibitivos de latencia y memoria en hardware heredado, motivando así una nueva arquitectura de Defensa en Profundidad Híbrida que prioriza las Listas de Control de Acceso para una protección eficiente y escalable.

Thant Zin Moe, Julia Juremi, Manimegalai Rajenderan2026-06-27
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Secure and Intelligent IoT: A Dynamical-Systems View of Threat Modelling and Machine-Learning Defence

Este artículo propone un marco de espacio de estados unificado para asegurar las redes de IoT mediante la integración de ecuaciones diferenciales y aprendizaje automático para modelar la dinámica de propagación de amenazas, detectar anomalías y optimizar las estrategias de control defensivo, demostrado a través de un estudio de caso de malware SEIRS simulado.

Mussa Justin Muhindo2026-06-27
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Enhancing Cognitive Diagnosis with Group-Aware Graph Augmentation and Self-Supervised Alignment

Este artículo propone el marco de trabajo de Diagnóstico Cognitivo Consciente de Grupos (GACD, por sus siglas en inglés), el cual aborda la escasez de datos en los datos de respuesta de los estudiantes mediante la agrupación de estudiantes con patrones similares, la descomposición de las interacciones en subgrafos de aciertos y errores para un aprendizaje independiente, y el empleo de la alineación autosupervisada para mejorar la precisión de la evaluación del estado cognitivo.

Xiaomeng Zhang, Ruxiang Liu, Piao Shi, Qun Ren2026-06-26
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HERO-SNN: A Homeostatic Eligibility-based Reward- Optimised Spiking Neural Network for Spatiotemporal Brain Representation: An EEG Case Study

Este artículo propone HERO-SNN, un marco de red neuronal de impulsos homeostático y optimizado por recompensa que integra la retroalimentación específica de la tarea con el aprendizaje local basado en impulsos para mejorar la precisión de la clasificación y la interpretabilidad de los datos de EEG espaciotemporales, superando tanto al STDP estándar como a los modelos de aprendizaje profundo de vanguardia en un estudio de protocolo de tacto basado en Havening.

Maryam Doborjeh, Zohreh Doborjeh, Nikola Kasabov, Alexander Sumich, Nadja Heym, Tony Burgess2026-06-26
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AutoML-XAI convolutional neural network for hypnotic susceptibility classification from segmented multichannel EEG

Este artículo propone un marco de trabajo de CNN impulsado por AutoML interpretable que clasifica la susceptibilidad hipnótica a partir de datos de EEG multicanal segmentados, logrando una precisión perfecta en su mejor pliegue e identificando las bandas de frecuencia alfa y gamma como las características más críticas mediante técnicas de XAI.

Ali Walid Daher2026-06-26
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FDCNet: Frequency-Aware and Dynamic Curve Network for Adversarially Robust Infrared and Visible Image Fusion

Este artículo propone FDCNet, un novedoso marco de fusión de imágenes infrarrojas y visibles con robustez adversarial que integra un Módulo de Defensa Sensible a la Frecuencia y una Pérdida Adversarial Dinámica Espacio-Frecuencial para suprimir perturbaciones, mientras emplea un Módulo de Curva de Tono Dinámica Guiado por Extremos para equilibrar la efectividad de la defensa con la restauración de la calidad visual.

Pengcheng Gao, Shengyue Huang2026-06-26
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DeepNeutroBiLSTM: A Hybrid Neutrosophic and CNN-BiLSTM Framework with Sobel-Based Indeterminacy for Arabic Handwritten Character Recognition

Este artículo propone DeepNeutroBiLSTM, un novedoso marco híbrido que integra el modelado de incertidumbre neutrosófica con la indeterminación basada en Sobel, CNNs y BiLSTMs para lograr una precisión y robustez de vanguardia en el reconocimiento de caracteres manuscritos árabes en los conjuntos de datos AHCD e HIJJA.

Othmane Farhaoui, Mohamed Rida Fethi, Imad Zeroual, Ahmad El Allaoui2026-06-26
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Who Leads Machine Learning Research? A Bibliometric Portrait of 1,000 Top-Cited Researchers on Google Scholar

Este artículo presenta Scholar-ML-1000, un conjunto de datos de acceso público de 996 investigadores de aprendizaje automático altamente citados recopilados en junio de 2026, el cual revela que las grandes empresas tecnológicas como Google y DeepMind albergan ahora más académicos líderes en aprendizaje automático que las mejores universidades combinadas, al tiempo que destaca la significativa diversidad global y el alcance interdisciplinario del campo.

Kunal Dhanda2026-06-26