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💻 computer science

Adaptive Reconstruction-Aware Evidence Fusion for Generalizable Diffusion-Generated Image Detection

Este artículo propone un marco de fusión de evidencia adaptativo y consciente de la reconstrucción que integra ramas discriminativas espaciales y conscientes de la reconstrucción mediante la interacción guiada por anomalías y el enrutamiento de confiabilidad para lograr una detección robusta y generalizable de imágenes generadas por difusión a través de generadores no vistos y perturbaciones de posprocesamiento.

Song Shen, Tingnian He, Shenghui Ji, Xiaolin Wei2026-08-31
💻 computer science

Calibrated Residual Modeling for Explainable Anomaly Detection in Multivariate Sensor Streams

Este artículo propone un marco estadístico profundo híbrido que integra un autoencoder convolucional temporal, un modelo residual probabilístico y una calibración de valores extremos para lograr una detección de anomalías robusta, interpretable y adaptativa en flujos de sensores multivariantes, demostrando un rendimiento superior y una reducción en los retrasos de detección a través de seis bancos de pruebas diversos en comparación con las líneas base de transformadores y de contraste.

Rui Shi2026-08-31
💻 computer science

DRS-Track: An Enhanced Detection-Driven Framework for Multi- Object Tracking

Este artículo presenta DRS-Track, un marco de seguimiento de objetos múltiples mejorado que integra el muestreo dinámico, la atención de campo receptivo y un cabezal de detección compartido de escala cruzada para superar desafíos como las variaciones de escala y las oclusiones, logrando un rendimiento superior tanto en un conjunto de datos autoconstruido como en el benchmark KITTI.

Wei Yang, Qi Ji, Chengyi Hou, Mushuo Liu, Jianqiang Gong2026-08-31
💻 computer science

Integrating Neuromorphic Computing and Clinical Biomarkers for Enhanced Liver Disease Detection

Este artículo propone un sistema de computación neuromórfica eficiente en energía, robusto e interpretable que utiliza redes neuronales de impulsos y entrenamiento consciente del hardware para lograr la detección de enfermedades hepáticas de alta precisión y en tiempo real mediante biomarcadores clínicos, ofreciendo una alternativa superior a los modelos convencionales computacionalmente intensivos.

Ashish V Saywan, Soni A Chaturvedi2026-08-31
💻 computer science

Digital Twin Feedback for Predictive Maintenance in Industrial IoT Environments

El artículo propone el marco de Inteligencia de Borde con Fusión de Sensores Jerárquica con Retroalimentación de Gemelo Digital (HSEI-DTF, por sus siglas en inglés), un sistema de mantenimiento predictivo de múltiples capas que integra el procesamiento de señales multimodales basado en el borde, modelos de aprendizaje automático híbridos y la sincronización de gemelos digitales informados por la física para reducir significativamente el tiempo de inactividad de los equipos y las tasas de falsos negativos, logrando al mismo tiempo una alta precisión y baja latencia en entornos de IoT industrial.

Megha Patil, Yogesh Bhirud, Dhanashree Barbole2026-08-31
💻 computer science

Beyond Pairwise Relations: Dynamic Manipulation Hypergraphs for Vision-Based Human Activity Recognition

Este artículo propone un marco de hipergrafo de manipulación dinámica que modela las interacciones de múltiples entidades en evolución como unidades relacionales de orden superior en lugar de aristas de pares, logrando mejoras significativas de rendimiento en el reconocimiento de actividades humanas de grano fino en los conjuntos de datos EPIC-KITCHENS-100/VISOR y Assembly101.

Fatemeh Ziaeetabar2026-08-31
💻 computer science

Voltage and Electromagnetic Fault Injectioin in TinyML: Attacks and Countermeasures

Este artículo demuestra que los modelos TinyML en dispositivos IoT con restricciones son vulnerables a ataques sigilosos de inyección de fallos de voltaje y electromagnéticos que pueden degradar la precisión o forzar salidas predecibles, y propone la Reducción Automática Aleatoria y la votación por mayoría como contramedidas efectivas para mejorar su robustez.

Srilalith Nampally, Anthony Etim, Aubtin Rasouli, Dustin Mazza, Tinghung Chiu, Ferhat Erata, Leyla Nazhandali, Jakub Sze (…)2026-08-31
💻 computer science

Centered Arithmetic Is Not Leakage-Neutral: Finite-Noise Optimal Attacks and Minimax Laws for Modular Representations

Este artículo demuestra que el enmascaramiento de aritmética de complemento a dos centrada es inherentemente más vulnerable a los ataques de canal lateral que el enmascaramiento sin signo, proporcionando ataques óptimos de ruido finito exactos, una nueva ley de fuga espectral y límites de capacidad que prueban que el almacenamiento sin signo minimiza la fuga para la mayoría de los módulos prácticos.

José Luis Delgado2026-08-31
💻 computer science

Session Key Driven Symmetric Substitution Cipher Design Implementation and Security

Este artículo presenta el diseño, la implementación y el análisis de seguridad de un cifrado de sustitución simétrico impulsado por claves de sesión dinámicas que resiste ataques estándar mediante la integridad de posición y cambios condicionados por la clave, al tiempo que evalúa su rendimiento utilizando modelos de aprendizaje automático para establecerlo como una alternativa eficiente para el cifrado en tiempo real.

Siddharth Ghansela, Yashwant Singh Chauhan, Sunil Chamoli, Sumit Rana2026-08-31