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HE-CloudML: A Privacy-Preserving Framework for Secure Machine Learning Inference over Encrypted Cloud Data Using Homomorphic Encryption

Este artículo presenta HE-CloudML, un marco de trabajo que preserva la privacidad que permite la inferencia de redes neuronales profundas de forma segura y eficiente sobre datos cifrados en la nube mediante el uso de Cifrado Homomórfico, logrando una precisión cercana a la del texto plano con mejoras significativas en la latencia respecto a las soluciones existentes, al tiempo que garantiza una resistencia robusta contra diversos ataques de privacidad.

Abdullahi Ahmed Abdirahman, Abdirahman Osman Hashi, Ubaid Mohamed Dahir, Mohamed Abdirahman Elmi2026-06-25
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WSymBert: A Weighted Neuro-Symbolic Attention Model for Interpretable CVSS Prediction

Este artículo presenta WSymBERT, un modelo de atención neuro-simbólico ponderado que combina la comprensión contextual del lenguaje con conocimiento experto estructurado para lograr una predicción automatizada altamente precisa e interpretable de las métricas Base de CVSS v3.1, superando a los modelos base de transformadores existentes y alineándose más estrechamente con el razonamiento de los expertos.

Seyedeh Leili Mirtaheri, Amirhossein Majd, Reza Shahbazian, Georgios Spathoulas, Aida Akbarzadeh, Andrea Pugliese2026-06-25
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MAP-RAG: A Multi-View Adaptive Pattern-Aware Medical Retrieval-Augmented Generation Diagnostic Framework

MAP-RAG es un novedoso marco adaptativo de múltiples vistas que mejora la precisión y la eficiencia del diagnóstico clínico mediante la integración de la descomposición de registros médicos electrónicos estructurados con la recuperación híbrida y el enrutamiento dinámico de confianza, demostrando un rendimiento superior en múltiples departamentos médicos en comparación con los modelos de referencia.

Zhaolin Lu, Xulin Liu, Hongliang Bi, Feilong Tan, Caiying Zhang2026-06-25
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OrganSegBench: Bridging the Translational Gap for Medical Segmentation Foundation Models Through Principled Model Synergy

Para abordar la brecha de traslación en los modelos fundacionales de segmentación médica causada por los puntos de referencia excesivamente optimistas y el compromiso entre precisión y equidad, este artículo introduce OrganSegBench, un riguroso marco de evaluación multidimensional que demuestra cómo la sinergia de modelos basada en principios mediante estrategias de ensamble supera a los modelos monolíticos para lograr una IA segura, equitativa y clínicamente confiable.

Qing Li, Yizhe Zhang, Xin Guo, Haosen Zhang, Mo Yang, Mengting Sun, Longyu Sun, Haoyang Zhang, Junhong Liu, Yan Li, Yaji (…)2026-06-25
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A Hybrid Retrieval Augmented Generation Approach for Explainable Clinical Decision Support Using Vector Databases and Best Matching 25

Este artículo presenta un marco de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación híbrido que integra la búsqueda semántica basada en BM25 y BioBERT con la Fusión de Clasificación Recíproca para mejorar el soporte de decisiones clínicas explicable y personalizado y la predicción temprana del riesgo de enfermedades, logrando un rendimiento de recuperación superior en un conjunto de datos de 182.000 registros médicos en comparación con las líneas base tradicionales.

Bodireddy Mahalakshmi, Smita Khairnar, Shilpa Gite, Anurag Lengure, Anuj Loharkar, Swaraj Mahadik, Soham Mahajan2026-06-25
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An Explainable Hybrid of Classical and Quantum Support Vector Machine Models for Maternal Mental Health Risk Prediction Using Multicountry Data

Este estudio propone un modelo de Máquina de Vectores de Soporte Híbrido Clásico-Cuántico explicable que aprovecha datos de múltiples países para lograr un rendimiento superior en la predicción del riesgo de salud mental materna (99.86% de precisión) al tiempo que identifica predictores clínicos clave mediante el análisis SHAP.

Shallon Ahimbisibwe, Emmanuel Ahishakiye, Samuel Maling, Simon Kawuma, Richard Ntwari, Boaz Twinamasiko, Fred Kaggwa2026-06-25
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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