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💻 ciencias de la computación

Dual Spatial-Temporal Shapley Attribution for Explainable Anomaly Detection in Dynamic Social Graphs

Este artículo introduce un marco de explicabilidad post-hoc que mejora el detector de anomalías TADDY de alto rendimiento para grafos sociales dinámicos mediante la generación de atribuciones de Shapley espaciales y temporales duales para identificar vecinos influyentes y capturas históricas, logrando métricas de fidelidad y suficiencia elevadas sin comprometer la precisión de la detección.

Iyad Assaad NEKKA, Hamida seba, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Exact Deviation Attribution and Amortised Event Explanation for Semi-Supervised Anomaly Detection on Dynamic Graphs

Este artículo presenta un marco para la detección de anomalías semi-supervisada en grafos dinámicos que proporciona una atribución de desviación exacta y de forma cerrada y aprende una máscara de eventos amortizada para explicar las decisiones con cero impacto en el rendimiento de la detección, al tiempo que revela que las alertas a menudo surgen por igual del comportamiento de nodos individuales y de cambios en la línea base de la población.

Iyad Assaad NEKKA, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Overhead-Aware Multilayer Graph Learning for Network-Managed Multi-Attack Detection in RPL-Based Low-Power IoT Networks

Este artículo propone un marco de aprendizaje de grafos multicapa consciente de la sobrecarga (Attn-ML-GCN) que modela las redes IoT basadas en RPL como grafos de cuatro capas para detectar eficazmente múltiples familias de ataques mediante la captura de la propagación estructural y temporal de los ataques, logrando una precisión de detección significativamente mayor que las líneas base de características planas al tiempo que proporciona información interpretable sobre los impactos de la sobrecarga de la red.

Muhammad Kazim2026-08-25
💻 ciencias de la computación

PVApp: A Cloud-Backed Mobile Framework for Real-Time Consumer Product Verification in Ghana

Este artículo presenta PVApp, un marco de trabajo móvil respaldado por la nube que utiliza Firebase y el escaneo de códigos QR para permitir la verificación de productos de consumo en tiempo real, la comprobación del estado de aprobación y el reporte de incidentes en Ghana, validado con éxito mediante pruebas funcionales para abordar los desafíos planteados por los productos falsificados y de baja calidad.

Ibrahim Tanko, Nana Kofi Ahoi Appiah-Badu, Siddique Abubakr Muntaka, Ajugu Simon2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Self-Optimizing Enterprise RAG+SQL Knowledge Agents: Unified Retrieval, Schema-Aware Query Translation, Event Graph Reasoning, and Adaptive Model Routing

Este artículo presenta un Agente de Conocimiento RAG+SQL de Auto-Optimización Empresarial, una arquitectura de middleware que unifica la traducción SQL consciente del esquema, la recuperación híbrida de documentos y grafos, y el enrutamiento adaptativo de modelos para tratar la respuesta a preguntas empresariales complejas como un problema de control de auto-optimización sobre herramientas de conocimiento heterogéneas.

Harshil Lodhiya2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Specification-first convergence with an AI coding agent: a case study of dismantling a core architectural invariant across 189 files in a 717k-line codebase with no test oracle and no human code review

Este artículo presenta un estudio de caso que demuestra que un agente de codificación de IA, operando bajo un protocolo de especificación previa sin revisión de código humana ni un oráculo de prueba preexistente, desmanteló con éxito un invariante arquitectónico central a través de 189 archivos en una base de código TypeScript de 717 mil líneas mediante el refinamiento iterativo de una especificación formal y la corrección de 201 defectos durante tres días por $2,430.

Joël Abenhaïm2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Risk Aware Prompt-Guided CNN–LLM Framework for Brain MRI Diagnostic Report Generation

Este artículo propone un marco de trabajo CNN–LLM guiado por prompts y consciente del riesgo que integra la percepción visual profunda con la retroalimentación de radiólogos expertos para generar informes de diagnóstico de resonancia magnética cerebral precisos, clínicamente interpretables y resistentes a sesgos, superando significativamente a los métodos convencionales en calidad y consistencia de los informes.

Senthamilselvi M., Kalavathi Palanisamy2026-08-25
💻 ciencias de la computación

A ModernBERT-Based Web Application Firewall for Multi-Class HTTP Attack Detection

Este artículo propone un Web Application Firewall basado en ModernBERT que mitiga la fuga de etiquetas del conjunto de datos causada por el sesgo de los endpoints mediante un pipeline de preprocesamiento agnóstico al endpoint, logrando una precisión superior al 99.7% y baja latencia en la detección de ataques HTTP multiclasis sin depender de las rutas de solicitud.

Saravanan C, Rohith K, Santhosh S, Sanjay Prabhu S, Majidha Fathima K.M2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Adversarial Contingency Auctions: Strategic Multi-Robot Task Allocation under Inconsistent Beliefs and Adversarial Path Blockages

Este artículo presenta las Subastas de Contingencia Adversaria (ACA, por sus siglas en inglés), un marco de trabajo de asignación de tareas multi-robot descentralizado que integra árboles de ramificación de contingencia y modelado de creencias bayesianas para permitir la recuperación autónoma y localizada ante bloqueos de trayectoria adversarios sin requerir re-subastas globales, mejorando así significativamente las tasas de finalización de tareas y reduciendo la sobrecarga de comunicación en entornos dinámicos e inciertos.

Kumar Mrinal2026-08-25