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💻 ciencias de la computación

Edge Weight Concentration Overcomes Node Degree Blindness in Graph Based Network Intrusion Detection

Este artículo demuestra que en la detección de intrusiones en redes basadas en grafos, las características de concentración de peso de las aristas superan a las métricas tradicionales de grado de nodo cuando la traducción de direcciones de red (NAT) colapsa múltiples hosts en pocas identidades, revelando que estas dos familias de características son complementarias a lo largo del eje de colapso de identidad y que un conjunto de características de contexto de grafo compacto y libre de fugas puede lograr un rendimiento cercano al de referencia con costos de entrenamiento significativamente reducidos.

Md Hasibuzzaman2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Intelligent Multi-Objective Cluster-Head Selection with AoI-Awareness and Anomaly-Informed Suspicion for Tactical WSNs

Este artículo propone un marco inteligente de selección de cabeceras de clúster multiobjetivo para redes de sensores inalámbricos tácticas que integra la agrupación espacial K-Means, la detección de anomalías temporales y el aprendizaje por refuerzo Q-learning para optimizar simultáneamente la eficiencia energética, la seguridad y la frescura de la información (AoI), demostrando un rendimiento superior sobre los métodos existentes en simulaciones.

Fayza A. Nada, Fatma S. Abousaleh, Soliman M. Salman, Enas Selem2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Encoder-based 3D GAN inversion: A systematic review

Esta revisión sistemática de 33 estudios revela que, si bien la inversión de GAN 3D basada en codificadores permite la reconstrucción y edición en tiempo real principalmente en hardware de alta gama utilizando arquitecturas basadas en EG3D, su adopción generalizada está actualmente limitada por los desafíos para equilibrar la velocidad con la consistencia 3D y la falta de una evaluación geométrica robusta más allá de los conjuntos de datos de rostros frontales.

Assadig Abakr, Asif Khan, Maruf Hassan, Danyal Aftab, Jane Courtney, Steven Davy2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Fairness Hazard Analysis for Socio-Technical Processes: A Multiple-Case Study in Bias-sensitive Organisational Settings

Este artículo introduce y valida empíricamente el Análisis de Riesgos de Equidad (FHA, por sus siglas en inglés), una metodología estructurada para identificar y mitigar sistemáticamente los riesgos de equidad en procesos sociotécnicos durante la ingeniería de requisitos, demostrando su efectividad práctica a través de grupos focales y un estudio de múltiples casos en entornos organizacionales.

Giovanna Broccia, Lucio Lelii, Roberto Cirillo, Dario Di Nucci, Samuel Fricker, Fabio Palomba, Giorgio O. Spagnolo, Ales (…)2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Credibility Aware Explainable Evaluation of Teaching Reform from Online Reviews

Este artículo propone EduReview-QE, un marco de múltiples criterios, consciente de la credibilidad y explicable, que transforma las reseñas ruidosas en línea en evidencia diagnóstica para la reforma docente mediante la descomposición de las reseñas en unidades de aspecto-sentimiento, el filtrado por credibilidad y relevancia temporal, y la agregación de puntuaciones a nivel de dimensión a través de la ponderación por entropía/CRITIC y la calibración TOPSIS para lograr un rendimiento de evaluación superior.

Jun Liang2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Adaptive Fusion of Closed-World and Open-Set Detectors for Zero-Day Attack Generalization in Industrial IoT Intrusion Detection

Este artículo propone una política de fusión adaptativa ligera que mejora significativamente la detección de ataques de día cero en el IoT industrial al combinar clasificadores de mundo cerrado y detectores de conjunto abierto no supervisados, demostrando un rendimiento superior sobre las líneas base establecidas al tiempo que reconoce las limitaciones en la transferibilidad entre conjuntos de datos.

Zhimin Ren, Yi Bao2026-08-10
💻 ciencias de la computación

From Value Alignment to Directional Resonance: A Practical Path of Care Transmission in Human-AI Symbiosis

Este estudio desafía la noción de que la indiferencia estructural de la IA impide el cuidado genuino al demostrar, a través de la práctica clínica y la colaboración teórica, que una simbiosis auténtica entre humanos e IA puede lograrse no mediante la alineación algorítmica de valores, sino transmitiendo y sedimentando el cuidado direccional humano dentro de dinámicas relacionales a largo plazo para generar una resonancia estable y alineada con los valores.

Chunmei Liu2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Frequency-Aware Gradient Correction for Unified Facial Landmark Detection

Este artículo propone FGC-UFLD, un marco unificado para la detección de puntos de referencia faciales que integra módulos de representación conscientes de la frecuencia (DiC-Wave y PFAM) para mejorar el modelado estructural y una estrategia de Corrección de Gradiente Guiada por Anclajes (AGGC) para resolver conflictos de optimización, logrando así un rendimiento de vanguardia en conjuntos de datos heterogéneos con un solo modelo.

Shun Ren, Qingjia Li, Hang Sun, Xu Wu, Beihang Song, Jun Wan2026-08-10
💻 ciencias de la computación

A high-efficiency adaptive Genghis Khan shark optimizer using novel strategies for static and dynamic complex engineering optimization

Este artículo propone el IGKSO, un optimizador de tiburón de Gengis Kan mejorado que incorpora nuevos vínculos de supervivencia, una estrategia de interacción luz-oscuridad, un parámetro adaptativo y dispositivos de agregación de peces para resolver eficazmente problemas complejos de optimización de ingeniería estática y dinámica con una precisión y capacidades de búsqueda global mejoradas.

Yuxuan Guo, Gang Hu, Mahmoud Abdel-salam2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Risk-Aware Degraded-Mode Orchestration for Resilient Cloud–Edge AI Agents: From Containerized Fault Injection to Heterogeneous Kubernetes Validation

Este artículo presenta DMO-AI, un orquestador consciente del riesgo que selecciona dinámicamente modos de ejecución degradados para agentes de IA en la nube y el borde basándose en el riesgo de la tarea y la salud de las dependencias, demostrando mediante una extensa validación en contenedores y Kubernetes heterogéneos que mejora significamente las tasas de finalización segura (93.95% frente a 64.70%) en comparación con la resiliencia estándar a nivel de transporte, manteniendo al mismo tiempo un cumplimiento estricto de las políticas.

Albert Adusei Brobbey¹˒², Narayan Bhosale¹, Dan Bamfo³2026-08-10