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102 articoli

CovertComBench: A First Domain-Specific Testbed for LLMs in Wireless Covert Communication

Il paper introduce CovertComBench, il primo banco di prova specifico per valutare le capacità dei Large Language Models nella comunicazione wireless covert, rivelando che, sebbene eccellano nella comprensione concettuale e nella generazione di codice, mostrano gravi carenze nelle derivazioni matematiche necessarie per garantire la sicurezza, suggerendo la necessità di un'architettura basata su strumenti esterni per sistemi affidabili.

Zhaozhi Liu, Jiaxin Chen, Yuanai Xie, Yuna Jiang, Minrui Xu, Xiao Zhang, Pan Lai, Zan ZhouWed, 11 Ma💻 cs

PixelConfig: Longitudinal Measurement and Reverse-Engineering of Meta Pixel Configurations

Il paper presenta PixelConfig, un framework di analisi differenziale che, attraverso lo studio longitudinale di 18.000 siti web sanitari, rivela come le configurazioni predefinite del Meta Pixel consentano un tracciamento pervasivo di attività e identità degli utenti, inclusa la raccolta di dati sensibili, mentre le funzionalità di restrizione del tracciamento risultano spesso inefficaci o facilmente aggirabili.

Abdullah Ghani (Lahore University of Management Sciences), Yash Vekaria (University of California, Davis), Zubair Shafiq (University of California, Davis)Wed, 11 Ma💻 cs

ZeroSiam: An Efficient Asymmetry for Test-Time Entropy Optimization without Collapse

Il paper presenta ZeroSiam, un'architettura asimmetrica efficiente che previene il collasso durante l'ottimizzazione dell'entropia al momento del test, migliorando la stabilità e le prestazioni sia nei compiti di adattamento visivo che nel ragionamento dei modelli linguistici su larga scala.

Guohao Chen, Shuaicheng Niu, Deyu Chen, Jiahao Yang, Zitian Zhang, Mingkui Tan, Pengcheng Wu, Zhiqi ShenWed, 11 Ma🤖 cs.LG

Optimizing Reinforcement Learning Training over Digital Twin Enabled Multi-fidelity Networks

Questo articolo propone un framework di apprendimento per rinforzo gerarchico che, sfruttando un gemello digitale della rete, ottimizza congiuntamente la strategia di raccolta dati e l'aggiustamento dell'inclinazione delle antenne per massimizzare i tassi di dati degli utenti riducendo al contempo la latenza di comunicazione.

Hanzhi Yu, Hasan Farooq, Julien Forgeat, Shruti Bothe, Kristijonas Cyras, Md Moin Uddin Chowdhury, Mingzhe ChenWed, 11 Ma🤖 cs.LG

Why Channel-Centric Models are not Enough to Predict End-to-End Performance in Private 5G: A Measurement Campaign and Case Study

Uno studio sperimentale su una rete 5G privata dimostra che i modelli basati esclusivamente sulle caratteristiche del canale sovrastimano sistematicamente la velocità di trasmissione a causa di errori nella previsione dei livelli MIMO, mentre un approccio basato su dati reali tramite regressione a processi gaussiani offre previsioni di throughput end-to-end significativamente più accurate.

Nils JörgensenWed, 11 Ma🤖 cs.LG

RIS Control through the Lens of Stochastic Network Calculus: An O-RAN Framework for Delay-Sensitive 6G Applications

Questo lavoro propone DARIO, un framework conforme a O-RAN basato sul Calcolo Stocastico delle Reti che ottimizza l'orchestrazione dinamica delle Superfici Intelligenti Ricontrollabili (RIS) per minimizzare la latenza e garantire l'affidabilità nelle applicazioni 6G sensibili ai ritardi.

Oscar Adamuz-Hinojosa, Lanfranco Zanzi, Vincenzo Sciancalepore, Marco Di Renzo, Xavier Costa-PérezTue, 10 Ma💻 cs

Joint User Association and Resource Allocation for Adaptive Semantic Communication in 5G and Beyond Networks

Questo articolo propone un approccio di comunicazione semantica adattiva che, superando i limiti dei trasmettitori pre-addestrati fissi, ottimizza l'associazione degli utenti e l'allocazione delle risorse nelle reti 5G e oltre attraverso un algoritmo che suddivide il problema complesso in tre sotto-problemi risolvibili sequenzialmente per massimizzare l'utilità del sistema rispettando vincoli di energia e latenza.

Xingqiu He, Chaoqun You, Zihan Chen, Yao Sun, Dongzhu Liu, Tony Q. S. Quek, Yue GaoTue, 10 Ma💻 cs

A Comparative Study of Recent Advances in Internet of Intrusion Detection Things

Questo articolo presenta uno studio comparativo completo sulle tecniche avanzate, le architetture e le metodologie di valutazione dei sistemi di rilevamento delle intrusioni per l'Internet delle Cose, offrendo una risorsa preziosa per ricercatori e professionisti della sicurezza IoT.

Marianna Rezk (IRIMAS), Hassan Harb (IRIMAS), Ismail Bennis (IRIMAS), Sebastien Bindel (IRIMAS), Hafid Abouaissa (IRIMAS)Tue, 10 Ma💻 cs