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Systematic Literature Review of Security and Privacy Management in LoRaWAN Networks

Cette revue systématique de la littérature analyse 50 études récentes sur la sécurité et la confidentialité de LoRaWAN afin de proposer une nouvelle taxonomie multi-axiale, d'identifier des lacunes de recherche critiques telles que l'absence de pseudonymisation dynamique et de re-clésage automatique, et de tracer des orientations futures incluant la cryptographie post-quantique et la détection d'intrusions basée sur l'apprentissage automatique.

Kawthar Chroudi, Mongi Ben Ameur, Mohamed hadi Habaebi, Jalel Chebil, Mohammed Abdulla Salim Al Husaini, Jamel Bel hadj (…)2026-10-13
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EthnoPulse: A Multi-Task Deep Learning Framework for Traditional Music Emotion Recognition and Online Engagement Prediction

EthnoPulse est un cadre d'apprentissage profond multitâche qui modélise conjointement la reconnaissance des émotions musicales traditionnelles et la prédiction de l'engagement en ligne à l'aide d'un cadre de labels partiels avec des corpus disjoints, atteignant des performances de pointe et soulignant l'importance critique de l'évaluation groupée par composition et du reporting spécifique aux dimensions dans l'analyse musicale transculturelle.

Cheng Zhang2026-10-13
💻 informatique

Modular Semantic Schema Mapping for Heterogeneous Security Syslogs: Deployability and Cross-Vendor Robustness

Cet article propose un pipeline modulaire en trois étapes pour mapper des journaux de sécurité (syslogs) hétérogènes vers un schéma commun, démontrant, à travers une évaluation approfondie sur des données du secteur de l'éducation coréen, que la combinaison d'une canonicalisation structurelle avec des moteurs de correspondance sémantique locaux et basés sur des agents améliore considérablement la précision du mappage tout en révélant un arbitrage critique entre la précision et la latence de déploiement selon les différents environnements de fournisseurs.

Woohyeok Choi, Hoon Sagong, Young Yoon2026-10-13
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Heart disease detection with trust-based authentication framework in Edge-cloud-IoMT using Adaptive Aggregation Multi-scale Fusion Network

Cet article propose un cadre d'authentification basé sur la confiance, intégré à un réseau de fusion multi-échelle par agrégation adaptative (AAMF-Net) au sein d'une architecture Edge-Cloud-IoMT, afin de détecter efficacement les maladies cardiaques en atteignant une précision de 96,37 % grâce à la résolution des contraintes de ressources de l'edge par un prétraitement avancé des données, une sélection de caractéristiques et un modèle d'apprentissage profond hybride combinant l'auto-attention et la fusion multi-échelle.

Neha Sambhaji Suryavanshi, Suresha D., Amolkumar N. Jadhav, Anushka D. Kadage, Mukesh Kumar Tripathi, Bibhuprasad Sahu2026-10-13
💻 informatique

Cross-Platform Interoperable Real-Time Wearable Sensor Data Analysis using Gated Capsule-Transformer Network for Clinical Diagnosis

Cet article propose un nouveau cadre de réseau Gated Capsule-Transformer (GCT-Net), amélioré par une optimisation méta-heuristique sélective et un équilibrage de données génératives-synthétiques intégrées pour surmonter les problèmes d'hétérogénéité, de scalabilité et de déséquilibre des données dans la santé basée sur les capteurs portables, améliorant ainsi de manière significative l'exactitude, la précision et la sensibilité du diagnostic clinique en temps réel.

EZHUMALAI P, J Raja2026-10-13
💻 informatique

Code Agents under Split Specifications: An Empirical Study of Silent Failure in System Integration

Cette étude empirique révèle que les agents de codage pilotés par des modèles de langage de grande taille échouent fréquemment de manière silencieuse lors de l'intégration système lorsque des faits critiques manquent dans les spécifications fragmentées, démontrant ainsi que la conception du pipeline — plus précisément la capacité à poser des questions de clarification ou à imposer des tests rigoureux — est plus critique que le choix du modèle pour prévenir ces erreurs indétectées.

Camilo Chacón Sartori2026-10-13
💻 informatique

An Optimization Framework for Digital Advertising Budget Allocation Based on Multi-Objective Distributed Federated Learning and Cloud Computing

Ce document propose un nouveau cadre d'optimisation pour l'allocation du budget publicitaire numérique qui intègre le Federated Distributional Adaptive Q-Reinforcement Learning et le Federated Adaptive NSGA-II au sein d'un système distribué basé sur le cloud et respectueux de la vie privée afin de maximiser simultanément le ROAS, le CTR et l'efficacité des coûts, tout en atteignant une précision, une évolutivité et des rendements économiques supérieurs par rapport aux méthodes existantes.

Saeid Farahabadi, Ameneh Farahani, Mehdi Keramatpour2026-10-13
💻 informatique

Meta-Learning-Driven Deep Reinforcement Learning for Green Resource Management in 5G/6G Networks

Cet article propose un cadre d'apprentissage par renforcement profond piloté par le méta-apprentissage qui combine MAML et PPO pour permettre une adaptation rapide de l'orchestration des ressources respectueuse de l'énergie dans les réseaux 5G/6G, atteignant des améliorations significatives de l'efficacité énergétique et de la réduction de l'empreinte carbone tout en maintenant la qualité de service.

Mohamed EL Amine Ameur, Bouziane Brik, Mazene Ameur, Sofien Gannouni2026-10-13
💻 informatique

GPU-Accelerated Tensor Operations for CKKS-Based CNN Inference on Homomorphically Encrypted Data

Cet article présente un cadre accéléré par GPU qui intègre la bibliothèque TenSEAL à un backend CUDA personnalisé pour la bibliothèque Troy CKKS, permettant une inférence de CNN chiffrée au niveau tensoriel efficace sur des appareils compacts et de bord qui surpasse de manière significative tant les serveurs CPU haut de gamme que les références GPU au niveau opérationnel.

Núria Moreno-Chamorro, Leonel Sousa, Aleksandar Ilić, Maribel Castillo, Manuel F. Dolz2026-10-13
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GLaDViT: interpretable gated fusion of frozen vision, text and layout features for document image classification

GLaDViT est un modèle de classification de documents léger et interprétable qui atteint une grande précision en fusionnant des caractéristiques figées de CLIP, de BERT et de mise en page dérivées de Tesseract via une tête à porte entraînable, permettant une attribution exacte des décisions à chaque modalité individuelle tout en démontant que les caractéristiques de mise en page apportent une valeur complémentaire significative malgré l'attribution de faibles poids aux portes.

Murat Simsek2026-10-13