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💻 computer science

TOAIAF: A Runtime AI Assurance Control Plane for Trustworthy On-Device Agentic AI in Consumer Intelligence Ecosystems

Este artículo presenta TOAIAF, un plano de control de aseguramiento de IA en tiempo de ejecución que cuenta con un procedimiento de decisión de tres etapas y siete componentes de gobernanza que supera significativamente a los sistemas de referencia en la detección de violaciones de seguridad, inyecciones de prompts y riesgos de privacidad para la IA de agentes en dispositivos, al tiempo que reporta transparentemente las limitaciones experimentales y mapea su marco de trabajo con los principales estándares internacionales de seguridad de la IA.

Rakesh Kumar Agrawal, Wasim Mohammed Amin Tambe, Nihar Karra2026-09-01
💻 computer science

UAV-Based Drifting Victim Detection in Flash Floods Using Region-Based Convolutional Neural Networks

Este estudio propone un sistema de aprendizaje profundo basado en UAV que utiliza un algoritmo Mask R-CNN ajustado para detectar víctimas a la deriva en inundaciones repentinas y estimar sus trayectorias utilizando metadatos de GPS, logrando más del 90% de confianza en la detección para mejorar las operaciones de Búsqueda y Rescate.

Prima Kristalina, Aries Pratiarso, A. Fauzi Makarim, Munawar Munawar2026-09-01
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SpikeGate: An Event-Driven Neuromorphic SNN Gatekeeper for Duty-Cycled On-Device SLM Inference

Este artículo presenta SpikeGate, un guardián de Redes Neuronales de Impulsos basado en eventos y de ultra bajo consumo que reduce significativamente el consumo de energía para la inferencia continua de Modelos de Lenguaje Pequeños en dispositivos al suprimir las señales rutinarias de fondo para ciclar por deber la ejecución del transformador solo durante anomalías detectadas.

Ismet beljulji2026-09-01
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Benchmarking Quantum Feature Encoding Strategies for Binary Classification with QSVM

Este estudio demuestra que la incorporación de relaciones estadísticas en la codificación de características cuánticas para Máquinas de Vectores de Soporte Cuánticas puede influir en el rendimiento de la clasificación binaria, pero enfatiza que las estrategias óptimas requieren equilibrar la precisión predictiva con la complejidad del circuito en lugar de simplemente aumentar el entrelazamiento.

Murat Kurt2026-09-01
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Transparent Context-aware Retrieval for Mental Health and Substance Use Service Navigation

Este estudio desarrolló y evaluó un sistema de recuperación transparente y sensible al contexto para servicios de salud mental y uso de sustancias utilizando el directorio HealthLink BC, demostrando que la combinación de búsqueda semántica con ponderación de contexto explícita mejora el rendimiento del ranking sobre las bases léxicas, al tiempo que destaca la necesidad de una validación adicional con datos del mundo real y juicios de relevancia humana antes de su implementación clínica.

Nikesh Adhikari, Shankar Ghimire2026-09-01
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ASWA: An Adaptive Similarity-Weighted Aggregation Algorithm for Communication-Efficient Federated Learning under Non-IID Data

Este artículo propone ASWA, un algoritmo de Aprendizaje Federado eficiente en comunicación que mejora la precisión y reduce las rondas de comunicación bajo datos No-IID al ponderar adaptativamente las actualizaciones de los clientes basándose en el tamaño de los datos y la similitud de las actualizaciones, mientras prioriza a los clientes con mayor pérdida, todo ello sin requerir transmisión de datos adicional.

Felmeta Abate Jilo, Daniel Dufera Kenea2026-09-01
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Evidence for Whom? Contestability and Socio-Technical Assurance in High-Risk AI Governance

Este artículo sostiene que los marcos actuales de gobernanza de la IA de alto riesgo (NIST, Ley de IA de la UE, ISO/IEC 42001) crean una brecha probatoria crítica al priorizar la evidencia centrada en artefactos sobre la evidencia basada en procesos necesaria para la contestación, un fallo estructural resaltado por la ambigüedad inherente en la interpretación de estos requisitos y que, en última instancia, socava los derechos procedimentales y epistémicos de las partes interesadas gobernadas.

Rohith Reddy Bellibaltu, Manpreet Singh, Preeti Uikey, Rahul Joshi2026-09-01
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Agent Guard: Kernel-Enforced Damage Boundaries for AI Agents via Human-Authorized Contracts

Este artículo presenta Agent Guard, un monitor de referencia para Linux que impone límites de daño autorizados por humanos para agentes de IA mediante el uso de LSM basados en eBPF para denegar de manera determinista el acceso no autorizado a archivos y redes mientras propaga estados estrictos de "no salida" (no-egress) a través de jerarquías de procesos, logrando una sobrecarga significativamente menor que las líneas base existentes.

Dongxu Cui, Zhichao Gu, Ping Zheng, Wenshuai Xi, Simeng Han, Yong Liao2026-09-01
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Mastyf Guard 1.5B: Cognitive Harvard Architectures for Sub-Millisecond AI Agent Perimeter Defense and Capability-Based Access Control

Este artículo presenta Mastyf Guard 1.5B, un marco de seguridad ligero basado en capacidades que implementa una "Arquitectura Harvard Cognitiva" para desacoplar físicamente la ingesta de datos de la ejecución de acciones, garantizando así matemáticamente la inmunidad a la Inyección de Prompt Indirecta mientras alcanza un 99.33% de recuperación de amenazas y una latencia de submilisegundos en hardware de CPU estándar.

Rudraneel Das2026-09-01
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SmartADAPT-Net: Decision-Level Adaptation for Free-Living Smartwatch-Based Activities of Daily Living Recognition

Este artículo presenta SmartADAPT-Net, un marco neuronal ligero que mejora el reconocimiento de actividades basado en relojes inteligentes en entornos de vida libre al combinar un modelo de población fija con una estrategia de adaptación de dos etapas: una corrección inmediata condicionada a la observación y una personalización progresiva basada en evidencia confirmada por el usuario, logrando una alta precisión sin requerir el reentrenamiento durante el despliegue.

Mustafa Elhadi Ahmed, Hongnian Yu, Michael Vassallo, Pelagia Koufaki2026-09-01