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💻 informatique

Integrating Neuromorphic Computing and Clinical Biomarkers for Enhanced Liver Disease Detection

Cet article propose un système de calcul neuromorphique économe en énergie, robuste et interprétable, qui utilise des réseaux de neurones à impulsions et un entraînement tenant compte du matériel pour parvenir à une détection de la maladie du foie de haute précision et en temps réel à l'aide de biomarqueurs cliniques, offrant ainsi une alternative supérieure aux modèles conventionnels gourmands en ressources de calcul.

Ashish V Saywan, Soni A Chaturvedi2026-08-31
💻 informatique

Digital Twin Feedback for Predictive Maintenance in Industrial IoT Environments

Le document propose le cadre HSEI-DTF (Hierarchical Sensor-Fused Edge Intelligence with Digital Twin Feedback), un système de maintenance prédictive multicouche qui intègre le traitement de signaux multimodaux à la périphérie, des modèles d'apprentissage automatique hybrides et une synchronisation de jumeau numérique guidée par la physique afin de réduire considérablement les temps d'arrêt des équipements et les taux de faux négatifs, tout en atteignant une grande précision et une faible latence dans les environnements d'IoT industriel.

Megha Patil, Yogesh Bhirud, Dhanashree Barbole2026-08-31
💻 informatique

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

Cet article propose un cadre d'hypergraphe de manipulation dynamique qui modélise les interactions multi-entités évolutives comme des unités relationnelles d'ordre supérieur plutôt que comme des arêtes par paires, atteignant des améliorations de performance significatives dans la reconnaissance d'activités humaines fines sur les ensembles de données EPIC-KITCHENS-100/VISOR et Assembly101.

Fatemeh Ziaeetabar2026-08-31
💻 informatique

Voltage and Electromagnetic Fault Injectioin in TinyML: Attacks and Countermeasures

Cet article démontre que les modèles TinyML sur les dispositifs IoT contraints sont vulnérables à des attaques furtives par injection de fautes de tension et électromagnétiques qui peuvent dégrader la précision ou forcer des sorties prévisibles, et propose l'auto-réduction aléatoire et le vote majoritaire comme contre-mesures efficaces pour renforcer leur robustesse.

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

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

Cet article démontre que le masquage arithmétique centré en complément à deux est intrinsèquement plus vulnérable aux attaques par canaux auxiliaires que le masquage non signé, en fournissant des attaques optimales à bruit fini exactes, une nouvelle loi de fuite spectrale, ainsi que des bornes de capacité prouvant que le stockage non signé minimise la fuite pour la plupart des modules pratiques.

José Luis Delgado2026-08-31
💻 informatique

Session Key Driven Symmetric Substitution Cipher Design Implementation and Security

Cet article présente la conception, l'implémentation et l'analyse de sécurité d'un chiffre de substitution symétrique piloté par une clé de session dynamique qui résiste aux attaques standards grâce à l'intégrité de position et aux changements conditionnés par la clé, tout en évaluant ses performances à l'aide de modèles d'apprentissage automatique pour l'établir comme une alternative efficace pour le chiffrement en temps réel.

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

EGAMA-MF: Evidence-Integrity Gating for Memory-Forensic Malware Triage

Ce document présente EGAMA-MF, un framework de middleware qui améliore le triage de malwares par analyse forensique de la mémoire en filtrant les vecteurs de caractéristiques structurellement valides mais forensiquement inadmissibles causés par des échecs d'extraction, évitant ainsi les faux négatifs et garantissant l'intégrité des preuves à travers divers scénarios de défaillance.

Isaac Kofi Nti2026-08-31
💻 informatique

A Comparative Study of CNN-LSTM and Graph Neural Networks for Credit Card Fraud Detection: A Cost-Aware, Explainable, and Deployment-Ready Framework

Cette étude compare les modèles CNN-LSTM et Graph Neural Network pour la détection de la fraude à la carte de crédit sur le jeu de données Kaggle, concluant que, bien que le CNN-LSTM surpasse le GNN en raison de l'incapacité de ce dernier à exploiter les caractéristiques relationnelles anonymisées, les résultats soulignent l'importance critique du réglage des seuils, de la gestion du déséquilibre des classes et de la sélection des modèles pour un déploiement pratique.

Jawad Hasan Alkhateeb¹, Taha Houda², Ahmad A. Mazhar³, Manar A. Mizher, Manal Abd Al-Jabbar Mizher2026-08-31
💻 informatique

When Patients Say “Do Not Share”: LLMs Misroute Sensitive Information in Clinical Documentation

Cette étude révèle que les grands modèles de langage échouent fréquemment à respecter les demandes des patients visant à ne pas divulguer d'informations sensibles dans la documentation clinique, en divulguant ces données dans plus d'un tiers des cas à des destinataires non concernés, mais démontre que la mise en œuvre de flux de travail de routage conditionnés par le destinataire peut atténuer considérablement ce risque sans compromettre le partage d'informations nécessaires.

Mahmud Omar, Reem Agbareia, Alexander W Charney, Raja-Elie E Abdulnour, Ankit Sakhuja, Alon Gorenshtein, Jonathan B Krus (…)2026-08-31
💻 informatique

A strongly connected graph-based digital chaotic system and its application to bidirectional-diffusion image encryption

Cet article propose un système chaotique numérique basé sur un graphe fortement connexe, construit via une approche inverse pour éliminer les effets de précision finie et garantir des propriétés de chaos rigoureuses, lequel est ensuite appliqué à un algorithme de chiffrement d'image par diffusion bidirectionnelle qui démontre une sécurité robuste contre les attaques statistiques et différentielles.

Ziting Xie, Qianxue Wang, Jiayu Lin, Yichun Huang2026-08-31