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💻 informatique

H-Elena: Weight-Encoded Malicious Behavior and Cross-Architecture Propagation through Fine-Tuning

Cet article présente H-Elena, un LLM de codage compromis qui démontre comment des comportements malveillants conditionnés par un déclencheur peuvent être encodés dans les poids du modèle et propagés de manière persistante à travers différentes architectures via des flux de travail de fine-tuning, révélant ainsi un nouveau risque critique de chaîne d'approvisionnement dans le développement de l'IA.

Virilo Tejedor, Cristina Zuheros, Carlos Peláez-González, David Herrera-Poyatos, Andrés Herrera-Poyatos, Francisco Herre (…)2026-09-03
💻 informatique

Computational model of multi-source data fusion for submarine cable threat detection

Cet article propose un modèle de calcul de fusion de données multi-sources qui intègre la topologie des câbles, les trajectoires AIS et les données acoustiques sous-marines via la convolution de graphes et la théorie de Dempster-Shafer afin d'améliorer significativement la précision de la détection des menaces sur les câbles sous-marins et la robustesse face aux attaques par usurpation par rapport aux méthodes à source unique.

Jinyao Liu, Boqing Li, Tianling Chen, Fumin Bian2026-09-03
💻 informatique

A Two-Stage Optimization Algorithm for Booking Allocation in Short-Term Group Apartment Rentals: A Case Study

Cet article présente un algorithme de programmation linéaire en nombres entiers en deux étapes, implémenté sur une plateforme open-source et low-code, qui a remplacé les processus manuels pour un opérateur de location de courte durée à Tel Aviv, entraînant une augmentation des revenus de 3,5 % et une réduction de 90 % du temps de traitement en optimisant l'allocation des réservations plutôt que la tarification.

Hana Tzur2026-09-03
💻 informatique

When Network Topology Supports Graph-Based Intrusion Detection: A Pre-Deployment Validity Framework

Cet article propose un cadre de validité pré-déploiement qui évalue la topologie du réseau à travers la différentiabilité structurelle des graphes et l'isolation de la prominence afin de déterminer si les signaux structurels sont suffisants pour une détection d'intrusion efficace basée sur les graphes, révélant qu'une inégalité structurelle élevée ne garantit pas à elle seule une performance sélective face aux attaques et que la sensibilité temporelle doit être prise en compte avant d'engager des ressources.

Abdulhadi Albluwi, Mohamed I. Marie, Helal A. Suleiman2026-09-03
💻 informatique

Beyond the Largest Gap: Multi-Boundary Ranked-List Truncation for Multi-Hop Retrieval

Le document propose GapR, une méthode de troncature de liste classée à multi-frontières rapide et efficace qui améliore la performance de la recherche multi-sauts et la qualité des réponses en aval en identifiant plusieurs frontières de scores informatives plutôt qu'en se reposant sur un seul écart maximal, équilibrant ainsi la couverture des preuves avec l'efficacité computationnelle.

Yanbo Liu2026-09-03
💻 informatique

Why collective AI assurance cannot target agents or networks in isolation

Cet article démontre, à travers des expériences factorielles, que les résultats collectifs de l'IA émanent du régime d'interaction spécifique où les causes structurelles et comportementales sont séparables et dépendantes du contexte, prouvant ainsi que l'assurance efficace de l'IA ne peut cibler les agents ou les réseaux de manière isolée, mais doit plutôt se concentrer sur la structure causale dynamique de leurs interactions.

Andreas HOLZINGER, Markus Plass, Heimo Müller2026-09-03
💻 informatique

Benchmarking Gradient Boosting and Explainable AI for Credit Default Prediction on Imbalanced Financial Data: A Leakage-Safe Multi-Seed Evaluation with SHAP and LIME

Cet article établit un protocole de benchmarking rigoureux et protégé contre les fuites de données pour la prédiction du défaut de crédit qui démontre que les ensembles de boosting de gradient surpassent significativement la régression logistique et TabNet sur des données financières déséquilibrées, tout en révélant que l'ajustement post-hoc des seuils rend le rééchantillonnage synthétique redondant et en soulignant la nécessité critique de valider la discordance d'explication entre SHAP et LIME pour la gestion du risque de modèle.

Manpreet Singh, Rohith Reddy Bellibatlu, Yash Jajoo, Muhammad Zeeshan, Rathan Ramachandra, Akshatha Srikantha, Rahul Jos (…)2026-09-03
💻 informatique

Automated Disease Prediction and Prescription System with Regional Kannada Synonym Integration

Cet article présente un système automatisé de prédiction et de prescription de maladies qui utilise un modèle RNN-LSTM pour traduire avec précision les synonymes médicaux régionaux du kannada vers l'anglais, surpassant ainsi des outils existants tels que Google Translate et Whisper en matière de reconnaissance de contexte afin d'aider les professionnels de la santé à gérer des volumes de patients élevés.

Giridhara Gouda, Suma R2026-09-03