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💻 computer science

A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption

Questo articolo presenta l'Hybrid Split-Based Chaotic Cryptosystem (HSBCC), un framework unificato che integra un cifrario di Hill unimodulare generato dinamicamente, la derivazione di chiavi basata sulla Mappa Logistica e la Crittografia a Curve Ellittiche per ottenere una cifratura sicura, lossless e preservante le dimensioni per file binari arbitrari.

Samsul Arifin¹, Alya Maura Raditha, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Luk (…)2026-07-30
💻 computer science

Block-Sparse Pruning Compresses Models Without Reducing Inference Latency in Intrusion Detection Networks

Questo studio dimostra che, sebbene il pruning block-sparse comprimi significativamente un modello di rilevamento delle intrusioni basato su deep learning per l'implementazione su dispositivi edge senza migliorare la latenza di inferenza sull'hardware standard, esso introduce un'instabilità specifica per classe e non riesce a risolvere i problemi di prestazioni per i tipi di attacco minoritari.

Ishan Mishra2026-07-30
💻 computer science

AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments

Questo articolo propone un framework guidato dall'IA per ambienti cloud federati che integra reti neurali grafiche, l'ottimizzazione NSGA-II e i contextual bandits per minimizzare simultaneamente le violazioni degli SLO, il consumo energetico, i costi operativi e il traffico inter-cluster, massimizzando al contempo l'equità e la stabilità, ottenendo prestazioni superiori rispetto ai metodi esistenti nelle valutazioni sperimentali.

Votte Rajashekhar, N. Radhika, G Naga Rama Devi, Yedida Subrahmanyam, N. Rahul Pal, Gadde Mamatha2026-07-30
💻 computer science

Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support

Questo studio valuta sei piattaforme di intelligenza artificiale conversazionale e rileva che, sebbene simulino costantemente l'empatia, esse mostrano significative incongruenze nel rilevamento e nell'escalation delle crisi, rivelando un divario critico tra i loro impegni documentati sulla sicurezza e l'effettiva performance interattiva.

Samuel Hockey, Mathias Felipe de Lima Santos2026-07-30
💻 computer science

A Unified Two-Phase Motion Regime-Aware Hybrid Multi-Sensor Data Fusion Framework for Navigation of Intelligent Systems

Questo articolo propone un framework ibrido unificato a due fasi che integra una pipeline di classificazione del moto consapevole del regime con la sintonizzazione adattiva dei parametri di rumore del filtro di Kalman basata sul reinforcement learning per migliorare l'accuratezza della navigazione dei veicoli autonomi e la robustezza contro lo spoofing GPS.

Gnana Sri Sindhu Boppana, Shuo Wu2026-07-30
💻 computer science

A Deterministic Complete Graph Hill Cipher with Shift128 Residual Encryption for Universal Binary Files

Questo articolo presenta CGHC-S128, un framework di crittografia ibrida che combina un Complete Graph Hill Cipher con una crittografia residua Shift128 per cifrare in modo sicuro ed efficiente file binari universali di qualsiasi dimensione senza padding, garantendo al contempo l'invertibilità matematica della chiave, la decrittazione perfetta e una forte resistenza agli attacchi criptanalitici.

Samsul Arifin¹, Paskalis Farelnata Zamasi, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, D (…)2026-07-30
💻 computer science

CAI Computing Power Law: A Quantitative Framework for the Tripartite Balance of Computing Power, Algorithms and Generalized Information Resources

Questo articolo propone la Legge della Potenza di Calcolo CAI, un quadro quantitativo (C = A/I) che dimostra come l'ottimizzazione degli algoritmi e la purificazione delle risorse informative possano potenziare significativamente la potenza di calcolo effettiva e mitigare i rendimenti decrescenti, guidando così le industrie a raggiungere un equilibrio tripartito dinamico tra potenza di calcolo, algoritmi e informazione generalizzata, piuttosto che fare affidamento esclusivamente sull'espansione dell'hardware.

Zhiyun Chen2026-07-30
💻 computer science

Big Data-Driven Early Warning Model for Safety Risk Management in Tobacco Enterprises

Questo articolo propone un modello di allerta precoce basato sui big data per le imprese del settore del tabacco che integra una pipeline di dati distribuita e scalabile, un'ingegneria delle caratteristiche avanzata e un sistema di apprendimento d'insieme per superare i limiti del monitoraggio tradizionale, consentendo la rilevazione dei rischi per la sicurezza e il supporto decisionale in modo real-time, accurato e interpretabile.

Xiumei Wen2026-07-30
💻 computer science

Cross-Outbreak Transfer Learning Under Data/Label Scarcity: Foundation ML model for epidemiology

Il documento introduce OBFM-SafeEnsemble, un framework di apprendimento per trasferimento cross-outbreak protetto che sfrutta i priori della sorgente e la regolarizzazione adattiva per migliorare significativamente la previsione dello stato di conferma nelle epidemie di Ebola caratterizzate da scarsità di dati, prevenendo al contempo il trasferimento di conoscenza dannosa attraverso una validazione rigorosa e la selezione dell'ensemble.

Vikas Ramachandra2026-07-30
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Intelligent Adaptive Hybrid Encryption Based on Unimodular Hill Cipher, RSA-OAEP, and Chaotic Logistic Maps for Universal Digital File Security

Questo articolo propone un criptosistema ibrido adattivo guidato dall'IA che alloca dinamicamente la cifratura Unimodular Hill Cipher e RSA-OAEP in base alle caratteristiche del file, utilizzando Mappe Caotiche Logistiche per la generazione delle chiavi al fine di ottenere una sicurezza robusta, efficiente e lossless per file binari universali.

Samsul Arifin2026-07-30