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💻 informatique

Transparent Context-aware Retrieval for Mental Health and Substance Use Service Navigation

Cette étude a développé et évalué un système de recherche transparent et sensible au contexte pour les services de santé mentale et de toxicomanie utilisant l'annuaire HealthLink BC, démontrant que la combinaison de la recherche sémantique avec une pondération contextuelle explicite améliore la performance du classement par rapport aux bases lexicales, tout en soulignant la nécessité d'une validation supplémentaire avec des données réelles et des jugements de pertinence humaine avant tout déploiement clinique.

Nikesh Adhikari, Shankar Ghimire2026-09-01
💻 informatique

ASWA: An Adaptive Similarity-Weighted Aggregation Algorithm for Communication-Efficient Federated Learning under Non-IID Data

Cet article propose ASWA, un algorithme d'apprentissage fédéré efficace en termes de communication qui améliore la précision et réduit le nombre de cycles de communication sous des données non-IID en pondérant de manière adaptative les mises à jour des clients en fonction de la taille des données et de la similitude des mises à jour, tout en donnant la priorité aux clients ayant une perte plus élevée, le tout sans nécessiter de transmission de données supplémentaire.

Felmeta Abate Jilo, Daniel Dufera Kenea2026-09-01
💻 informatique

Evidence for Whom? Contestability and Socio-Technical Assurance in High-Risk AI Governance

Cet article soutient que les cadres actuels de gouvernance de l'IA à haut risque (NIST, Loi sur l'IA de l'UE, ISO/IEC 42001) créent un écart probatoire critique en privilégiant les preuves centrées sur les artefacts au détriment des preuves fondées sur les processus nécessaires à la contestation, une faille structurelle mise en évidence par l'ambiguïté inhérente à l'interprétation de ces exigences et qui, en fin de compte, sape les droits procéduraux et épistémiques des parties prenantes régies.

Rohith Reddy Bellibaltu, Manpreet Singh, Preeti Uikey, Rahul Joshi2026-09-01
💻 informatique

Agent Guard: Kernel-Enforced Damage Boundaries for AI Agents via Human-Authorized Contracts

Ce document présente Agent Guard, un moniteur de référence Linux qui impose des limites de dommages autorisées par l'humain pour les agents IA en utilisant des LSM basés sur eBPF pour refuser de manière déterministe les accès non autorisés aux fichiers et au réseau tout en propageant des états stricts de « non-sortie » à travers les hiérarchies de processus, atteignant ainsi un surcoût nettement inférieur aux références existantes.

Dongxu Cui, Zhichao Gu, Ping Zheng, Wenshuai Xi, Simeng Han, Yong Liao2026-09-01
💻 informatique

Mastyf Guard 1.5B: Cognitive Harvard Architectures for Sub-Millisecond AI Agent Perimeter Defense and Capability-Based Access Control

Ce document présente Mastyf Guard 1.5B, un cadre de sécurité léger basé sur les capacités qui implémente une « architecture Harvard cognitive » afin de découpler physiquement l'ingestion de données de l'exécution d'actions, garantissant ainsi mathématiquement l'immunité contre l'injection de prompt indirecte tout en atteignant un rappel de menace de 99,33 % et une latence inférieure à la milliseconde sur du matériel CPU standard.

Rudraneel Das2026-09-01
💻 informatique

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

Ce document présente SmartADAPT-Net, un cadre neuronal léger qui améliore la reconnaissance d'activités basée sur les montres connectées dans des environnements de vie réelle en combinant un modèle de population fixe avec une stratégie d'adaptation à deux étapes : une correction immédiate conditionnée par l'observation et une personnalisation progressive basée sur des preuves confirmées par l'utilisateur, atteignant une précision élevée sans nécessment de réentraînement lors du déploiement.

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

A Multi-Layer Behavioral Ransomware Detection Framework Using Stacking Ensemble Learning and LSTM Networks

Cet article propose un nouveau cadre de détection de ransomware hybride qui intègre une analyse comportementale multicouche avec un ensemble de type stacking de modèles d'apprentissage automatique classiques et de réseaux LSTM, atteignant une précision de 99 % et une généralisation supérieure en capturant efficacement à la fois les motifs discriminants et les dépendances temporelles dans les séquences d'attaque.

Manar Y. Amro¹, Mohamed Dwieb, Muath Sabha2026-09-01
💻 informatique

Machine Learning Validation Pipelines: From Tabular Benchmarking to Conformal Calibration and Execution-Grounded Agentic Testing

Cet article synthétise les conclusions de 41 études empiriques pour proposer un cadre de validation complet et multicouche qui progresse de la prévention de la fuite de données et des audits d'interprétabilité vers le calibrage conforme et les tests agentiques fondés sur l'exécution, traitant ainsi des modes de défaillance critiques tels que le déséquilibre des classes et l'attribution infidèle que les méthodes de validation standard négligent dans les applications à enjeux élevés.

Nancy Gaur, Wasim Mohammed Amin Tambe, Saumya Tripathi2026-09-01
💻 informatique

A Comparative Study of Skin Cancer Image Classification Techniques

Cette étude évalue divers modèles d'apprentissage profond pour la classification du cancer de la peau en utilisant le jeu de données HAM10000, démontrant qu'un modèle hybride et ResNet50 atteignent une précision supérieure (respectivement 99,78 % et 99,88 %) par rapport aux autres techniques, soulignant ainsi leur potentiel pour améliorer le diagnostic précoce et l'allocation des ressources en dermatologie.

Mansi Kushwaha, ANANYA TANJEA, Illa2026-09-01
💻 informatique

T3-DEF: A Socio-Technical Framework for Recursive Operational Vulnerability and Verification Diversity in AI-Assisted Systems

Ce document propose le cadre T3-DEF, un modèle analytique socio-technique qui identifie une relation inverse critique entre l'augmentation de la densité d'automatisation et le déclin de la diversité de vérification dans les systèmes assistés par l'IA, révélant un seuil proche de 0,58 où la vulnérabilité opérationnelle récursive s'accélère, et soulignant la nécessité de maintenir des structures de surveillance distribuées pour garantir la sécurité.

Dae-Ryung Lee2026-09-01