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A Graph-Temporal Attention Network for Real-Time Intrusion Detection in Cyber-Physical Systems under Extreme Class Imbalance

Ce document propose GTAN, un réseau d'attention graphique et temporelle (Graph-Temporal Attention Network) qui combine des encodeurs de convolution temporelle et d'attention graphique avec une perte contrastive focale afin de détecter efficacement les attaques par intrusion rares dans les trafics de systèmes cyber-physiques hautement déséquilibrés en modélisant à la fois les séquences temporelles et les relations topologiques.

Srinivasarao T, Leelavathy N2026-07-24
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Robust Fake Information Detection via Semantics-Preserving Adversarial Training and Uncertainty-Aware Adaptive Decision

Cet article propose SPAT-UAD, un cadre de détection d'informations fausses robuste qui intègre un entraînement adversarial préservant la sémantique à une prise de décision adaptative sensible à l'incertitude pour surpasser de manière significative les modèles de référence existants dans la gestion des variations de surface et l'amélioration de la fiabilité du modèle à travers plusieurs ensembles de données.

Ru Zhang2026-07-24
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Symbolic Log Shield - an adversarial resistant neurosymbolic framework for network log classification

Ce document présente Symbolic Log Shield, un cadre neurosymbolique qui atténue considérablement la vulnérabilité des grands modèles de langage face aux attaques de jailbreak adverses dans la classification de journaux réseau, restaurant efficacement et même améliorant leurs performances de détection d'anomalies à partir de niveaux sévèrement dégradés.

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

Cet article présente un cadre axé sur les données pour les satellites LEO de LAPAN-IPB qui combine un prédicteur de tension hybride SARIMAX-LSTM et un classificateur de type Forêt Aléatoire afin de générer des recommandations de mission auditables et fondées sur des preuves, remplaçant ainsi le recours à l'expérience non documentée des opérateurs par un processus de planification reproductible et objectif.

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

L'article propose MRT, un cadre de reconnaissance de texte dans les scènes qui combine un Mamba amélioré par l'Attention de Voisinage pour une agrégation spatiale locale efficace avec un Transformer Réutilisable à partage de poids pour un contexte global bidirectionnel, atteignant des compromis précision-efficacité supérieurs sur de multiples bancs d'essai.

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

Cette revue systématique analyse les architectures, les applications et les défis de l'apprentissage fédéré pour la détection décentralisée des cybermenaces, soulignant le passage vers des modèles décentralisés pour répondre aux limitations de confidentialité et de bande passante tout en identifiant les données non-IID et les attaques adverses comme des barrières critiques à une mise en œuvre efficace.

Joshua Babatola2026-07-24
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Fast One-Step Multi-View Clustering Based on the Tensor Log-Determinant

Cet article propose une méthode de partitionnement multi-vues en une seule étape et rapide qui unifie le clustering spectral et la factorisation de matrices non négatives avec une régularisation par le logarithme du déterminant de tenseur afin de capturer efficacement les corrélations inter-vues d'ordre élevé et d'atteindre des performances et une évolutivité supérieures par rapport aux méthodes de l'état de l'art.

Yiying Yao2026-07-24
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An REAE-LTransformer model for lithium-ion battery RUL prediction based on IFVIM

Cet article propose un modèle REAE-LTransformer optimisé par un algorithme d'intelligence métaheuristique à quatre vecteurs amélioré (IFVIM) pour prédire avec précision la durée de vie utile restante des batteries lithium-ion en extrayant efficacement les caractéristiques de dégradation, en capturant les dépendances à long terme et en minimisant les erreurs de prédiction, atteignant une performance supérieure avec une MAE inférieure à 0,024 et un R² dépassant 0,99 sur plusieurs ensembles de données.

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

Cet article propose un module d'association guidé par l'apparence, léger et basé sur XGBoost, qui intègre des descripteurs de couleur, de gradient et de morphologie dans le cadre de SORT afin de réduire considérablement les changements d'identité et d'améliorer la précision du suivi pour les poissons en stock dense lors de la surveillance sous-marine en temps réel.

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

Cet article propose un cadre de chiffrement hybride évolutif qui combine une carte logistique dérivée d'un mot de passe pour la génération de clés chaotiques, un chiffre de Hill unimodulaire dynamique pour la construction de grandes matrices inversibles, et l'AES-CBC afin de fournir une sécurité robuste et indépendante du format pour les fichiers binaires universels avec une entropie quasi idéale et une forte résistance aux attaques cryptanalytiques.

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