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Runtime Detection of Attacks and Misconfigurations in Cloud-Native Kubernetes Environments Using eBPF Network Telemetry

Este artículo demuestra que la telemetría de red Hubble/eBPF, al combinarse con etiquetas de verdad fundamental cuidadosamente construidas, puede detectar eficazmente ataques en tiempo de ejecución y configuraciones erróneas en entornos Kubernetes, revelando que los atributos de identidad del lado del destino son los indicadores más fuertes de amenazas a pesar de un compromiso entre la alta precisión de los detectores basados en reglas y el mayor recobro de los clasificadores Random Forest.

Andrew Oppong-Asante, Bernard Kyiewu, Clinton Amponsah, Linda Bessa-Simons, Caleb Boakye Yiadom2026-06-25
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ST-HAE: Spatio-Temporal Anomaly Detection inHeterogeneous IoT Networks Under Realistic Class Imbalance

Este artículo presenta ST-HAE, un autoencoder híbrido espacio-temporal no supervisado que logra una detección de anomalías de alta precisión en redes IoT heterogéneas bajo un desequilibrio de clases realista mediante el entrenamiento exclusivo en tráfico benigno y la utilización de codificación temporal bidireccional para reducir significativamente las tasas de falsas alarmas y la varianza en comparación con los métodos existentes.

Vamsi Krishna Reddy, Nageswara Rao kuda2026-06-25
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Detection of AI-Generated Product Main Images in Cross-Border E-Commerce Based on Multi-Feature Fusion

Este artículo aborda el desafío de detectar imágenes de productos generadas por IA en el comercio electrónico transfronterizo mediante la introducción del conjunto de datos CBEC-AIGC-Bench y la propuesta de MFF-EComDet, una red de fusión de características múltiples que combina ramas de artefactos semánticos espaciales y de frecuencia con un mecanismo de atención cruzada para distinguir eficazmente los artefactos de generación de la interferencia del texto promocional.

lili huang, zhidan hui2026-06-25
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FluxGraph: Synergizing Dynamic Graph Attention and Flux Memory for Unsupervised Time Series Anomaly Detection

FluxGraph es un marco de trabajo no supervisado para la detección de anomalías en series temporales que sinergiza la atención de grafos dinámicos con la memoria de flujo y el flujo de características bidireccional para identificar eficazmente anomalías de mascarada sutiles y derivas graduales de la línea base en sistemas industriales y automotrices, superando a los métodos existentes mediante un novedoso enfoque de fusión de multirresiduos.

Yunya Xiong, Tao Xu, Guozhi Song2026-06-25
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A Multi-Layer Framework for Hallucination Detection and Mitigation in Large Language Models Using Retrieval Grounding and Small Language Model Verification

Este artículo propone un marco de múltiples capas que mejora la fiabilidad fáctica de los modelos de lenguaje extensos mediante la descomposición de las respuestas en afirmaciones atómicas, su fundamentación con recuperación y su verificación a través de un modelo de lenguaje pequeño y razonamiento neurosimbólico, logrando mejoras significativas de rendimiento en los conjuntos de datos HotpotQA y SciFact mientras mantiene la interpretabilidad y la eficiencia computacional.

Md. Mahmudul Hasan, Israk Kayum Chowdhury, Md. Eliyas Akondo, Tanvir Ahammad, Khandaker Mohammad Mohi Uddin2026-06-25
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Knowledge-Constrained Neural Completion of Islamic Geometric Patterns with Symmetry Guarantees

Este artículo presenta un marco neuronal con restricciones de conocimiento que integra reglas geométricas formales en un modelo de completación de grafos para garantizar la simetría rotacional exacta y la validez estructural en los patrones geométricos islámicos, demostrando que, si bien el aumento de datos mejora la fidelidad, solo la inferencia estructurada por simetría asegura cero violaciones.

Hassan Ugail, Irfan Mehmood2026-06-25
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GeoMind: An Autonomous Multi-Agent Framework for Verified Geospatial Analysis

GeoMind es un marco de trabajo multiagente autónomo que integra un LLM local, inyección de contexto basada en RAG y un validador geoespacial determinista dentro de un sistema de autocorrección de bucle cerrado para lograr una tasa de éxito de tareas del 90% de vanguardia y una precisión espacial significativamente mejorada en el análisis geoespacial, superando eficazmente las alucinaciones semánticas y geográficas comunes en los LLM de propósito general.

Jakaria Habib, Monoarul Islam Srabon, Mst Lutfun Nahar, Mariam Lutfy, Most. Amina Khatun, Md. Basim Al Zabir Shammo, Md. (…)2026-06-24
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Machine Learning-Based Classification of Normal, Fast, and Sleep-Apnea-Related Respiratory Patterns Using Software-Defined Radio Sensing

Este artículo presenta un banco de pruebas validado estadísticamente de modelos de Perceptrón Multicapa, XGBoost y Random Forest para la clasificación sin contacto de patrones respiratorios mediante Radio Definida por Software, demostrando que el MLP y Random Forest logran una precisión superior sobre XGBoost al identificar los patrones de respiración rápida y apnea del sueño como los más difíciles de distinguir y resaltando la mayor brecha de generalización de Random Forest debido al sobreajuste.

Taiwo Samuel Aina, Wisdom Okafor, Grace Okafor, Babatunde Iyaomolere2026-06-24
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AI-Powered Smart Physiotherapy Assistant

Este artículo presenta un Asistente de Fisioterapia Inteligente impulsado por IA que utiliza visión artificial y aprendizaje automático para proporcionar análisis de postura y retroalimentación correctiva en tiempo real a través de una interfaz web, permitiendo así una rehabilitación accesible, rentable y a su propio ritmo sin la supervisión constante de un terapeuta.

Pawan Ghode, Pranay Bendle, Priyanshu Raut, Gaurav Bhajipale, Rohit Jadhao, Bhagyashri Mankar2026-06-24