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💻 informatique

Quorum-Bounded Asynchronous Federated Learning under Non-IID Data and Adversarial Clients: A Systems Study of Stale-Update Exclusion and Convergence

Cette étude démontre qu'une conception d'apprentissage fédéré asynchrone limitée par un quorum réduit efficacement la latence induite par les traînards jusqu'à 72 % sans compromettre de manière significative la précision finale, bien qu'elle révèle que l'hétérogénéité des données amplifie de manière critique les dommages de convergence causés par les clients adverses.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-10
💻 informatique

A Severity-Calibrated Adversarial Benchmark for Federated Learning: From Label Corruption to Structured Model-Update Injection

Cet article introduit un banc d'essai adversaire calibré selon la sévérité pour l'apprentissage fédéré qui évalue cinq familles d'attaques distinctes à travers diverses conditions, démontrant que l'ampleur de l'attaque seule est un indicateur insuffisant des dommages et qu'une évaluation de sécurité robuste doit tenir compte de la géométrie de l'attaque, de la part de la population malveillante et des règles d'agrégation.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-10
💻 informatique

How Far Can a Single Vector Carry a Language? Mechanistic Limits of Inference-Time Steering for Low-Resource Devanagari Languages

Cet article étudie les limites mécanistes du pilotage à l'inférence pour générer des langues de l'écriture devanagari à faibles ressources (maithili, népalais et bhojpuri) en utilisant des représentations de l'hindi dans de grands modèles multilingues, concluant que si un simple décalage vectoriel peut induire l'adhérence à la langue cible, il provoque inévitablement un effondrement de la fluidité, révélant que la capacité de pilotage est contrainte par la séparabilité linéaire plutôt que par la compétence du modèle ou le chevauchement du vocabulaire.

Sumit Yadav, Santosh Giri, Ganesh Gautam2026-09-10
💻 informatique

Trusting the Null: Positive-Control Fuzzing of Post-Quantum Decode and Verify Paths in Java

Cet article démontre que, bien qu'une campagne de fuzzing à grande échelle n'ait trouvé aucun défaut dans les chemins de décodage et de vérification post-quantique de Bouncy Castle 1.85, une approche par contrôle positif a validé avec succès la plateforme de test en mettant au jour des failles critiques de validation de longueur dans Bouncy Castle 1.84 ainsi que dans plusieurs versions du JDK, révélant que ces implémentations ne diffèrent que par le moment de leurs vérifications plutôt que par la logique de leurs décisions.

Arpan Sharma2026-09-10
💻 informatique

Drosophila Connectome Topology Provides No Measurable Language- Model Advantage: A Preregistered Negative Experimental Program

Cette étude préenregistrée a testé systématiquement si la topologie du cerveau de Drosophila pouvait améliorer les modèles de langage et a découvert que, malgré diverses intégrations architecturales, le câblage dérivé de la mouche n'a apporté aucun avantage mesurable par rapport aux bases aléatoires, de même degré ou classiques, pour réduire la log-vraisemblance négative ou améliorer la récupération associative.

Vladislav Matyukhin2026-09-10
💻 informatique

Latent Attribution Regularization: Cross-Domain Attribution-Consistency Training for Stable NLP Explanations

Cet article introduit la Régularisation d'Attribution Latente (LAR), une méthode de phase d'entraînement qui impose la cohérence de l'attribution sous des substitutions de synonymes préservant la sémantique, démontrant qu'elle améliore significativement la stabilité des explications basées sur le gradient dans les Transformers affinés sans compromettre la précision du modèle, tout en établissant qu'un alignement approprié des jetons est essentiel pour mesurer avec précision une telle stabilité.

Junaid Hassan2026-09-10
💻 informatique

A Multi-Feature Fusion-Based Obfuscation-Resistant Malware Detection Scheme

Cet article propose TriFuseDroid, un schéma de détection de malwares Android robuste qui analyse l'impact de l'obfuscation de code sur les caractéristiques statiques et emploie un réseau de fusion multi-caractéristiques pour convertir des vues statiques résilientes en représentations d'images, atteignant une précision et une généralisation élevées contre diverses techniques d'obfuscation sans nécessiter d'échantillons d'entraînement obfusqués.

Jiyun Yang, Zhengdong Wan, Fan Mei, Xintong Cai, Tao Xiang2026-09-10
💻 informatique

The Efficacy of Artificial Intelligence Models in Diagnosing Knee Fractures from X-ray Images using Hybrid Attention Architecture

Cette étude démontre que dix modèles de deep learning diversifiés, incluant des CNN et des Vision Transformers utilisant un mécanisme d'attention multi-vues, atteignent une grande précision diagnostique et des vitesses de traitement rapides pour les fractures du genou sur radiographies, suggérant leur fort potentiel en tant qu'outils d'aide à la décision clinique, même dans les milieux à ressources limitées.

Francisco Fernández Schlein, Rodrigo De Marinis Acle, Luis Irribarra Trivelli, Mario Orrego Luzoro2026-09-10
💻 informatique

Development of a Data-Driven Class and Thesis/Capstone Defense Scheduling Decision Support System for Higher Education

Cette étude présente un système d'aide à la décision basé sur le Web qui intègre la planification des cours et des soutenances de thèse ou de projet de fin d'études grâce à un flux de travail fondé sur des règles et sensible aux contraintes, démontrant une grande satisfaction des utilisateurs et une efficacité opérationnelle lors de déploiements dans deux établissements d'enseignement supérieur.

Ailen Laguda, Richard Rabulan2026-09-10