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💻 informatique

A Novel System-Call Dataset for AI-Driven Host-Based Intrusion Detection in Containerized Cloud Environments

Cet article présente CHASE, un nouveau jeu de données d'appels système conçu pour les environnements cloud conteneurisés qui comble les lacunes des données existantes axées sur Linux en fournissant 4 980 traces avec des caractéristiques contextuelles riches, démontrant son efficacité pour entraîner des modèles d'IA à détecter des attaques par intrusion, tant connues qu'inconnues, avec une grande précision.

AMMAR MOUSTAFA2026-10-19
💻 informatique

Entity and non-functional-requirement extraction from user stories: evidence from supervised sequence models and reproducible LLM benchmarking

Cet article évalue des modèles de séquence supervisés et des LLM à poids ouverts pour l'extraction d'entités et d'exigences non fonctionnelles à partir d'user stories, démontrant qu'un modèle BiLSTM-CRF surpasse de manière significative les LLM zero-shot et one-shot sur un benchmark nouvellement publié et reproductible.

Hazem Abedelrazeq Alreqeb, Motaz SAAD2026-10-19
💻 informatique

Sentiment Classification of Saudi Stock Market Tweets: Lexicon-Based Weak Supervision, Classical Machine Learning, and Zero-Shot Open-Source Large Language Models

Cette étude évalue la classification de sentiment des tweets du marché boursier saoudien en comparant des modèles d'apprentissage automatique classiques entraînés sur des étiquettes dérivées de lexiques avec un LLM open-source en zero-shot, révélant que si les modèles classiques ne font que reproduire des étiquettes basées sur des règles potentiellement erronées, le LLM offre une perspective distincte et consciente du domaine qui souligne la nécessité critique d'une vérité de terrain annotée par l'humain pour valider l'analyse du sentiment financier.

Fahad Kamal Alsheref, Sura Awad Aldahwi2026-10-19
💻 informatique

CASA-IoT: Conformal Access Screening and Abstention for Managed IoT Systems Under Identity, Session, and Communication Uncertainty

Ce document introduit CASA-IoT, un cadre d'accès sélectif léger qui intègre la prédiction conforme à un classificateur de risque probabiliste pour permettre, refuser ou différer dynamiquement les demandes d'accès IoT en fonction de la certitude des preuves, équilibrant ainsi efficacement le confinement de la sécurité et la friction de l'utilisateur tout en s'adaptant aux changements de distribution grâce à des rafraîchissements de calibration.

Arnold Gaumond2026-10-19
💻 informatique

DenseMem Cross Level Credit Assignment over Hierarchical Memory for Long Horizon Agentic Decision Making

Cet article présente DenseMem, une méthode combinant une mémoire épisodique bornée avec une allocation de crédit inter-niveaux signée pour améliorer l'apprentissage à récompense différée, mais les résultats expérimentaux indiquent que, bien qu'elle surpasse l'attribution de crédit plate dans certaines tâches, elle ne dépasse pas systématiquement l'apprentissage non structuré et n'améliore pas l'efficacité des itinéraires, offrant finalement un mécanisme d'allocation auditable avec des limites identifiées plutôt qu'une preuve de supériorité générale pour la prise de décision à long horizon.

Zitan Chen, Xiang Li, Yue Ning, Wentao Zhang2026-10-19
💻 informatique

Aesthetics Prediction of Websites using Federated Learning

Cet article propose une approche basée sur l'apprentissage fédéré utilisant EfficientNet-B0 pour prédire l'esthétique des interfaces de sites web en incorporant les préférences individuelles des utilisateurs à travers cinq groupes démographiques, atteignant une erreur quadratique moyenne prometteuse de 0,0534 tout en surmontant les limites de la collecte de données centralisée et des évaluations moyennes.

Ranjan Maity, Jahnavi Roy, Rahul Son Boro, Deepali Borgayary2026-10-19
💻 informatique

LINGUA-AUDIT: Auditing Information Inequality in Multilingual AI Systems

Cet article présente LINGUA-AUDIT, un banc d'essai reproductible et un cadre d'audit conçu pour mesurer systématiquement et analyser statistiquement l'inégalité d'information substantielle dans les systèmes d'IA multilingues en évaluant leur exactitude factuelle, leur exhaustivité et leur sécurité à travers des requêtes en anglais, en hindi et en hinglish concernant des domaines civiques essentiels en Inde.

Tanya Deep2026-10-19
💻 informatique

Cost-Aware Adaptive Credit Card Fraud Detection Under Concept Drift: A Comparative Evaluation of Model-Maintenance Policies

Cet article évalue cinq politiques de maintenance de modèles pour la détection de la fraude par carte de crédit sous l'effet de la dérive de concept, révélant que si un réentraînement fréquent produit la performance de détection la plus élevée, un moteur adaptatif sensible aux coûts offre un compromis équilibré entre précision et fréquence de réentraînement sans nécessairement minimiser les coûts d'adaptation totaux.

Sailee Abhale, Om Bhadange, Samarth Gayake, Jagdish Malkar2026-10-19