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💻 informatique

A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher and Chaotic Logistic XOR Stream Cipher for Secure Binary File Protection

Ce document propose un cadre de chiffrement hybride évolutif qui combine le chiffre de Hill unimodulaire avec un chiffrement par flux XOR basé sur une carte logistique chaotique afin de fournir une protection sécurisée, efficace et indépendante du format pour des fichiers binaires arbitraires, atteignant un caractère aléatoire quasi idéal, une forte résistance aux attaques statistiques et une récupération sans perte avec un débit élevé.

Samsul Arifin¹, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lukman Hakim, Dwi Wijon (…)2026-07-30
💻 informatique

A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption

Cet article présente le système cryptographique chaotique hybride basé sur la division (HSBCC), un cadre unifié qui intègre un chiffre de Hill unimodulaire généré dynamiquement, une dérivation de clé basée sur la carte logistique et la cryptographie sur les courbes elliptiques afin de parvenir à un chiffrement sécurisé, sans perte et préservant la taille pour des fichiers binaires arbitraires.

Samsul Arifin¹, Alya Maura Raditha, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Luk (…)2026-07-30
💻 informatique

Block-Sparse Pruning Compresses Models Without Reducing Inference Latency in Intrusion Detection Networks

Cette étude démontre que si l'élagage par blocs de parcimonie compresse considérablement un modèle de détection d'intrusion par apprentissage profond pour un déploiement en périphérie sans améliorer la latence d'inférence sur le matériel standard, il introduit une instabilité spécifique aux classes et ne parvient pas à résoudre les problèmes de performance pour les types d'attaques minoritaires.

Ishan Mishra2026-07-30
💻 informatique

AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments

Cet article propose un cadre piloté par l'IA pour les environnements de cloud fédérés qui intègre des réseaux de neurones sur graphes, l'optimisation NSGA-II et des bandits contextuels afin de minimiser simultanément les violations d'SLO, la consommation d'énergie, les coûts opérationnels et le trafic inter-clusters tout en maximisant l'équité et la stabilité, atteignant une performance supérieure aux méthodes existantes lors des évaluations expérimentales.

Votte Rajashekhar, N. Radhika, G Naga Rama Devi, Yedida Subrahmanyam, N. Rahul Pal, Gadde Mamatha2026-07-30
💻 informatique

Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support

Cette étude évalue six plateformes d'IA conversationnelle et constate que, bien qu'elles simulent l'empathie de manière constante, elles présentent des incohérences significatives dans la détection et l'escalade de crises, révélant un écart critique entre leurs engagements de sécurité documentés et leur performance interactionnelle réelle.

Samuel Hockey, Mathias Felipe de Lima Santos2026-07-30
💻 informatique

A Unified Two-Phase Motion Regime-Aware Hybrid Multi-Sensor Data Fusion Framework for Navigation of Intelligent Systems

Ce document propose un cadre hybride unifié en deux phases qui intègre un pipeline de classification de mouvement sensible au régime avec un ajustement adaptatif des paramètres de bruit du filtre de Kalman basé sur l'apprentissage par renforcement afin d'améliorer la précision de la navigation des véhicules autonomes et leur robustesse contre le détournement GPS.

Gnana Sri Sindhu Boppana, Shuo Wu2026-07-30
💻 informatique

A Deterministic Complete Graph Hill Cipher with Shift128 Residual Encryption for Universal Binary Files

Cet article présente le CGHC-S128, un cadre de chiffrement hybride qui combine un Chiffre de Hill à graphe complet avec un chiffrement résiduel Shift128 pour chiffrer de manière sécurisée et efficace des fichiers binaires universels de toute taille sans remplissage, tout en garantissant l'inversibilité mathématique de la clé, un déchiffrement parfait et une forte résistance aux attaques cryptanalytiques.

Samsul Arifin¹, Paskalis Farelnata Zamasi, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, D (…)2026-07-30
💻 informatique

CAI Computing Power Law: A Quantitative Framework for the Tripartite Balance of Computing Power, Algorithms and Generalized Information Resources

Cet article propose la loi de puissance de la puissance de calcul CAI, un cadre quantitatif (C = A/I) démontrant que l'optimisation des algorithmes et la purification des ressources informationnelles peuvent considérablement accroître la puissance de calcul effective et atténuer les rendements décroissants, guidant ainsi les industries à atteindre un équilibre tripartite dynamique entre la puissance de calcul, les algorithmes et l'information généralisée plutôt que de s'appuyer uniquement sur l'expansion matérielle.

Zhiyun Chen2026-07-30
💻 informatique

Big Data-Driven Early Warning Model for Safety Risk Management in Tobacco Enterprises

Cet article propose un modèle d'alerte précoce piloté par les mégadonnées pour les entreprises de tabac qui intègre un pipeline de données distribuées évolutif, une ingénierie des caractéristiques avancée et un système d'apprentissage d'ensemble afin de surmonter les limites de la surveillance traditionnelle en permettant une détection des risques de sécurité et un support à la décision en temps réel, précis et interprétables.

Xiumei Wen2026-07-30
💻 informatique

Cross-Outbreak Transfer Learning Under Data/Label Scarcity: Foundation ML model for epidemiology

Le papier introduit OBFM-SafeEnsemble, un cadre d'apprentissage par transfert protégé contre les changements de souches qui exploite les priorités sources et une régularisation adaptative pour améliorer significativement la prédiction du statut de confirmation lors des épidémies d'Ebola en situation de pénurie de données, tout en empêant le transfert de connaissances nocives grâce à une validation stricte et une sélection d'ensemble.

Vikas Ramachandra2026-07-30