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Robust Fake Information Detection via Semantics-Preserving Adversarial Training and Uncertainty-Aware Adaptive Decision

Este artículo propone SPAT-UAD, un marco de detección de información falsa robusto que integra el entrenamiento adversarial de preservación semántica con una toma de decisiones adaptativa consciente de la incertidumbre para superar significativamente a los modelos base existentes en el manejo de variaciones superficiales y en la mejora de la fiabilidad del modelo a través de múltiples conjuntos de datos.

Ru Zhang2026-07-24

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Symbolic Log Shield - an adversarial resistant neurosymbolic framework for network log classification

Este artículo presenta Symbolic Log Shield, un marco neurosimbólico que mitiga significativamente la vulnerabilidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño ante ataques de jailbreak adversarios en la clasificación de registros de red, restaurando eficazmente e incluso mejorando su rendimiento de detección de anomalías desde niveles severamente degradados.

Franciszek Górski, Mateusz Krzysztoń, Max Landauer2026-07-24

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Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting

Este artículo presenta un marco de trabajo basado en datos para los satélites LEO de LAPAN-IPB que combina un predictor de voltaje híbrido SARIMAX-LSTM y un clasificador de Bosque Aleatorio para generar recomendaciones de misión auditables y basadas en evidencia, reemplazando así la dependencia de la experiencia no documentada del operador con un proceso de programación reproducible y objetivo.

Nurrochman Ferdiansyah, Imas Sukaesih Sitanggang, Mushthofa Mushthofa, Mohammad Mukhayadi2026-07-24

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MRT: A Mamba-based Framework with Reusable Transformer for Scene Text Recognition

El artículo propone MRT, un marco de reconocimiento de texto en escenas que combina Mamba mejorado con Atención de Vecindad para una agregación espacial local eficiente con un Transformer Reutilizable de pesos compartidos para un contexto global bidireccional, logrando compensaciones de precisión-eficiencia superiores en múltiples evaluaciones de referencia.

Yingnan Zhao, Dewen Zhang, Zuguo Yang, Jielin Jang2026-07-24

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Federated Learning for Distributed Cyber Threat Detection: A Systematic Review of Architectures, Applications, and Open Challenges

Esta revisión sistemática analiza las arquitecturas, aplicaciones y desafíos del aprendizaje federado para la detección distribuida de ciberamenazas, destacando el cambio hacia modelos descentralizados para abordar las limitaciones de privacidad y ancho de banda, al tiempo que identifica los datos no IID y los ataques adversarios como barreras críticas para una implementación efectiva.

Joshua Babatola2026-07-24

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Fast One-Step Multi-View Clustering Based on the Tensor Log-Determinant

Este artículo propone un método de agrupamiento multivista de un solo paso y rápido que unifica el agrupamiento espectral y la factorización de matrices no negativas con regularización de log-determinante de tensores para capturar eficazmente las correlaciones de orden superior entre vistas y lograr un rendimiento y escalabilidad superiores en comparación con los métodos de vanguardia.

Yiying Yao2026-07-24

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An REAE-LTransformer model for lithium-ion battery RUL prediction based on IFVIM

Este artículo propone un modelo REAE-LTransformer optimizado por un algoritmo de Metaheurística Inteligente de Cuatro Vectores Mejorado (IFVIM) para predecir con precisión la vida útil remanente de las baterías de iones de litio mediante la extracción efectiva de características de degradación, la captura de dependencias a largo plazo y la minimización de los errores de predicción, logrando un rendimiento superior con un MAE inferior a 0.024 y un R² que supera el 0.99 en múltiples conjuntos de datos.

xiaoqiang zhao, siyu wang, guangbo yu, yongyong hui, zongyu wang2026-07-24

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A Lightweight Appearance-Guided Association Module for Underwater Multi-Fish Tracking

Este artículo propone un módulo de asociación guiado por apariencia basado en XGBoost y ligero que integra descriptores de color, gradiente y morfología en el marco de trabajo SORT para reducir significativamente los cambios de identidad y mejorar la precisión del seguimiento de peces densamente poblados en la monitorización submarina en tiempo real.

Yanan Zhou, Dlxat Turgun, Jianhua Cao, Zhenyu Zhang, Qian Long2026-07-24

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A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher, Logistic Chaotic Key Generation, and AES-CBC for Secure Binary File Protection

Este artículo propone un marco de cifrado híbrido escalable que combina un Mapa Logístico derivado de una contraseña para la generación de claves caóticas, un Cifrado de Colina Unimodular dinámico para la construcción de matrices invertibles de gran tamaño y AES-CBC para proporcionar una seguridad robusta e independiente del formato para archivos binarios universales con una entropía casi ideal y una fuerte resistencia contra ataques criptanalíticos.

Samsul Arifin, Dadan Ramdan Hidayat, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lu (…)2026-07-24

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Pivot-WFSM: Memory-Scalable Weighted Subgraph Mining by On-Demand Re-Matching

Pivot-WFSM introduce un enfoque escalable en memoria para la minería de subgrafos frecuentes ponderados que reemplaza el almacenamiento tradicional de incrustaciones por un reemparejamiento bajo demanda, reduciendo drásticamente el uso de memoria pico y permitiendo el análisis de grandes bases de datos de multigrafos que anteriormente causaban fallos por falta de memoria.

Tan-Dung Vo, Bao Huynh, Thai Tran2026-07-24

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