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💻 computer science

A Design Science Approach to Zero Trust Cyber Risk Governance in Digital Government Platforms: Development and Evaluation of the CRGMM Framework

यह शोध पत्र साइबर रिस्क गवर्नेंस मैच्योरिटी मॉडल (CRGMM) के विकास और प्रारंभिक सत्यापन को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डिज़ाइन साइंस फ्रेमवर्क है जो कुवैत के साहेल सिस्टम पर इसके अनुप्रयोग के माध्यम से प्रदर्शित, मल्टी-एजेंसी डिजिटल सरकारी प्लेटफार्मों के साइबर जोखिम शासन का आकलन करने और मार्गदर्शन करने के लिए ज़ीरो ट्रस्ट सिद्धांतों को एकीकृत करता है।

Abdullah F. Alenezi2026-07-10
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CEDF-CS: Class-Balanced Prototype Condensationfor Resource-Efficient and Leak-Free Intrusion Detection in Industrial IoT and Enterprise Networks

यह शोध पत्र CEDF-CS को प्रस्तुत करता है, जो एक लीक-मुक्त, क्लास-बैलेंस्ड प्रोटोटाइप कंडेंसेशन फ्रेमवर्क है जो बड़े घुसपैठ पहचान (इंट्रूज़न डिटेक्शन) डेटासेट्स को महत्वपूर्ण रूप से संकुचित करता है और अल्पसंख्यक हमलों की संरचनाओं को सुरक्षित रखता है, जिससे संसाधन-कुशल मॉडल औद्योगिक IoT और एंटरप्राइज नेटवर्क बेंचमार्क पर पूर्ण-डेटा प्रशिक्षण के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम होते हैं।

George Karraz, Anas Shahin2026-07-10
💻 computer science

Secure Data Sharing for Real Estate Valuation Using Blockchain Technology

यह शोध पत्र वैल्यूएशन डेटा लेजर (VDL) का प्रस्ताव करता है, जो एक परमिशन प्राप्त ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क है जो खंडित रियल एस्टेट मूल्यांकन डेटा को सुरक्षित रूप से एकीकृत करने के लिए हाइब्रिड स्टोरेज, एक्सेस कंट्रोल और टोकन प्रोत्साहन को एकीकृत करता है, और सिंथेटिक मूल्यांकन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह स्वचालित मूल्यांकन सटीकता को बढ़ाता है, प्रभावी धोखाधड़ी का पता लगाने में सक्षम बनाता है, और गोपनीयता-संरक्षण सहयोगात्मक शिक्षण का समर्थन करता है।

Khaled Almi'ani, Nedal Ababneh, Tawfiq Alrawashdeh, Nur Siyam2026-07-10
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Mixed Neural Rendering: Interactive Mixed Reality Capture and Curation for Neural 3D Reconstruction

यह शोध पत्र मिक्स्ड न्यूरल रेंडरिंग (MiNeR) को प्रस्तुत करता है, जो होलोलेंस 2 का उपयोग करने वाला एक संवादात्मक मिक्स्ड रियलिटी पाइपलाइन है जो पारंपरिक अधिग्रहण सीमाओं को दूर करने और सुदृढ़, ऑब्जेक्ट-केंद्रित न्यूरल 3D पुनर्निर्माण को सक्षम करने के लिए रियल-टाइम कैप्चर, इन-सीटू निरीक्षण और प्रॉम्प्टेबल सेगमेंटेशन को एकीकृत करता है।

Alessio Paolucci, Lorenzo Stacchio, Emanuele Balloni, Pasquale Cascarano, Primo Zingaretti2026-07-10
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HashGuard-FL: Learnable Hash-Based GAN Discriminator with Post-Quantum Audit Trail for Federated Learning Integrity

HashGuard-FL एक नवीन फेडेरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो सूक्ष्म, बहु-वर्ग हमले का पता लगाने के लिए एक सीखने योग्य (learnable) हैश-आधारित GAN डिस्क्रिमिनेटर को विविध बेंचमार्क में छेड़छाड़-प्रमाणित, क्वांटम-प्रतिरोधी अखंडता सुनिश्चित करने के लिए SHAKE-256 और CRYSTALS-Dilithium हस्ताक्षरों के साथ एक पोस्ट-क्वांटम ऑडिट लेयर के साथ एकीकृत करता है।

Nilima Dongre2026-07-09
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Beyond Aggregate Metrics Diagnosing the Long-Tailed Failure of Oracle Bone Character Detection and Recognition

यह शोध पत्र अत्यधिक लॉन्ग-टेल्ड क्लास डिस्ट्रीब्यूशन के कारण ओरकल बोन कैरेक्टर डिटेक्शन में मौजूद गंभीर प्रदर्शन अंतराल का निदान करता है और FAR-YOLO प्रस्तावित करता है, जो एक डिकपल्ड बेसलाइन है जो समग्र लोकलाइजेशन प्रदर्शन से समझौता किए बिना फ्रीक्वेंसी-अवेयर सैंपलिंग और मॉर्फोलॉजी-प्रिजर्विंग ऑग्मेंटेशन के माध्यम से फ्यू-शॉट रिकग्निशन सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Dan Sui, Yuhang Xing, Penglan Liu, Bang Li2026-07-09
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DP-DCGAN: Differential Privacy-Deep Convolutional Generative Adversarial Networks with Adaptive Gradient Perturbation

यह शोध पत्र DP-DCGAN का प्रस्ताव करता है, जो एक डिफरेंशियल प्राइवेसी-एन्हांस्ड डीप कन्वोल्यूशनल जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क है जो मानक डेटासेट्स पर गोपनीयता संरक्षण और उच्च-गुणवत्ता वाले इमेज सिंथेसिस के बीच एक बेहतर संतुलन प्राप्त करने के लिए एडेप्टिव ग्रेडिएंट क्लिपिंग और नॉइज़ इंजेक्शन का उपयोग करता है।

Libo Zhu, Xiang Chen2026-07-09
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Introducing a Novel Feature in CloudSimPlus: Enhancing Load Balancer Efficiency based on AI

यह शोध पत्र क्लाउडसिमप्लस (CloudSimPlus) के लिए एक एआई-संचालित अनुकूलन योग्य लोड बैलेंसिंग विशेषता पेश करता है जो वास्तविक समय के मेट्रिक्स और उपयोगकर्ता-निर्धारित उद्देश्यों के आधार पर नीतियों के एक एकीकृत ढांचे से सबसे उपयुक्त रणनीति को गतिशील रूप से चुनने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित डिसीजन ट्री (Decision Tree) मॉडल का उपयोग करता है, जिससे गतिशील क्लाउड वातावरण में दक्षता और निर्णय लेने की क्षमता में वृद्धि होती है।

Anouar Ben Halima, Hafssa Benaboud2026-07-09
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Privacy-Preserving Intrusion Detection in SDN-IoT Networks: Machine Learning, Deep Learning, Differential Privacy, and Inference Attacks

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि केवल डिफरेंशियल प्राइवेसी (differential privacy) पर निर्भर रहने के बजाय ओवरफिटिंग को रोकने के लिए मजबूत मॉडल जनरलाइजेशन (model generalization) को प्राथमिकता देना, SDN-IoT घुसपैठ पहचान प्रणालियों में मेंबरशिप और एट्रिब्यूट इन्फरेंस हमलों को कम करने के लिए एक अधिक प्रभावी रणनीति है, जो उच्च पहचान सटीकता प्राप्त करते हुए गोपनीयता बनाए रखने के लिए एक हाइब्रिड AOPRF-XGBoost कैस्केड मॉडल का प्रस्ताव करता है।

Zerguine Younes, Noureddine Haithem, Gherbi Chirihane2026-07-09
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Multi-objective Cluster Head Selection in Underwater Wireless Sensor Networks: An Influence Maximization Perspective with Adaptive Evolutionary Optimization

यह शोध पत्र LA-MOCHS का प्रस्ताव करता है, जो एक लाइफटाइम-अवेयर इवोल्यूशनरी फ्रेमवर्क है जो सेवा क्षमता को एक सबमॉड्यूलर इन्फ्लुएंस मैक्सिमाइजेशन समस्या के रूप में मॉडल करके अंडरवॉटर वायरलेस सेंसर नेटवर्क में मल्टी-ऑब्जेक्टिव क्लस्टर-हेड चयन को संबोधित करता है, जिससे एकल-राउंड अनुकूलतमता के बजाय बोझ-जागरूक परिनियोजन रणनीतियों के माध्यम से बेहतर दीर्घकालिक नेटवर्क स्थिरता प्राप्त की जा सकती है।

Pham Cong Hoang, Ho Viet Duc Luong, Nguyen Minh Quan2026-07-09