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💻 computer science

Training Versus Hiring in Security Operations Centers: Agent-Based and Reinforcement Learning Simulations of Training Duration Effects on CyberTeam Performance

Cette étude utilise la modélisation à base d'agents et l'apprentissage par renforcement pour démontrer que la durée de formation dans les centres d'opérations de sécurité génère des gains de performance non linéaires, l'investissement optimal se situant entre 500 et 1 000 épisodes et les équipes hautement formées atteignant des avantages d'efficacité équivalents au recrutement de 20 à 25 membres de personnel supplémentaires.

Max N. Yaw, Ferdinand Kpieleh, Aos Mulahuwaish, Basheer Qolomany, Jacques Bou Abdo2026-06-27
💻 computer science

Quantifying the Security-Performance Trade-off in Constrained IoT: A Multi-Vector MQTT Attack Framework with Hybrid Defense-in-Depth Evaluation

Cet article présente un cadre expérimental reproductible démontrant que le chaînage d'intrusions physiques HID avec des attaques réseau MQTT expose des compromis critiques entre sécurité et performance sur les dispositifs IoT contraints, révélant que si le TLS offre une confidentialité forte, il impose des coûts de latence et de mémoire prohibitifs sur le matériel hérité, motivant ainsi une nouvelle architecture de défense en profondeur hybride qui privilégie les listes de contrôle d'accès pour une protection efficace et évolutive.

Thant Zin Moe, Julia Juremi, Manimegalai Rajenderan2026-06-27
💻 computer science

Secure and Intelligent IoT: A Dynamical-Systems View of Threat Modelling and Machine-Learning Defence

Cet article propose un cadre d'état d'espace unifié pour sécuriser les réseaux IoT en intégrant des équations différentielles et l'apprentissage automatique afin de modéliser la dynamique de propagation des menaces, de détecter les anomalies et d'optimiser les stratégies de contrôle défensif, comme le démontre une étude de cas simulée sur un malware SEIRS.

Mussa Justin Muhindo2026-06-27
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Enhancing Cognitive Diagnosis with Group-Aware Graph Augmentation and Self-Supervised Alignment

Cet article propose le cadre de diagnostic cognitif sensible au groupe (GACD), qui traite la parcimonie des données de réponses des étudiants en regroupant les étudiants ayant des schémas similaires, en décomposant les interactions en sous-graphes de réponses correctes et incorrectes pour un apprentissage indépendant, et en employant un alignement auto-supervisé pour améliorer la précision de l'évaluation de l'état cognitif.

Xiaomeng Zhang, Ruxiang Liu, Piao Shi, Qun Ren2026-06-26
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HERO-SNN: A Homeostatic Eligibility-based Reward- Optimised Spiking Neural Network for Spatiotemporal Brain Representation: An EEG Case Study

Ce document propose HERO-SNN, un cadre de réseau de neurones à impulsions homéostatique et optimisé par la récompense qui intègre un retour d'information spécifique à la tâche avec un apprentissage local basé sur les impulsions pour améliorer la précision de la classification et l'interprétabilité des données EEG spatiotemporelles, surpassant à la fois la STDP standard et les modèles d'apprentissage profond de pointe dans une étude de protocole de toucher basé sur le Havening.

Maryam Doborjeh, Zohreh Doborjeh, Nikola Kasabov, Alexander Sumich, Nadja Heym, Tony Burgess2026-06-26
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AutoML-XAI convolutional neural network for hypnotic susceptibility classification from segmented multichannel EEG

Cet article propose un cadre de CNN piloté par l'AutoML interprétable qui classifie la susceptibilité hypnotique à partir de données EEG multicanaux segmentées, atteignant une précision parfaite dans son meilleur pli et identifiant les bandes de fréquences alpha et gamma comme les caractéristiques les plus critiques grâce aux techniques d'XAI.

Ali Walid Daher2026-06-26
💻 computer science

FDCNet: Frequency-Aware and Dynamic Curve Network for Adversarially Robust Infrared and Visible Image Fusion

Cet article propose FDCNet, un nouveau cadre de fusion d'images infrarouges et visibles robuste aux attaques adverses qui intègre un module de défense sensible à la fréquence et une perte adversaire spatio-fréquentielle dynamique pour supprimer les perturbations, tout en employant un module de courbe de tonalité dynamique guidé par les extrêmes pour équilibrer l'efficacité de la défense et la restauration de la qualité visuelle.

Pengcheng Gao, Shengyue Huang2026-06-26
💻 computer science

DeepNeutroBiLSTM: A Hybrid Neutrosophic and CNN-BiLSTM Framework with Sobel-Based Indeterminacy for Arabic Handwritten Character Recognition

Cet article propose DeepNeutroBiLSTM, un nouveau cadre hybride intégrant la modélisation de l'incertitude neutrosophique avec l'indétermination basée sur Sobel, des CNN et des BiLSTM afin d'atteindre une précision et une robustesse de pointe dans la reconnaissance de caractères arabes manuscrits sur les ensembles de données AHCD et HIJJA.

Othmane Farhaoui, Mohamed Rida Fethi, Imad Zeroual, Ahmad El Allaoui2026-06-26