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💻 computer science

Behavioral Anomaly Detection and Malicious Service Identification in the Tor Network Using Deep Learning

Questo articolo propone MBRD-Tor, un framework di deep learning a tre stadi che affronta le sfide dell'omogeneizzazione dei protocolli, del rumore di cifratura e del forte squilibrio delle classi nella rete Tor, fondendo firme comportamentali multi-scala, impiegando una stima della qualità basata su ensemble per la pesatura adattiva e utilizzando caratteristiche sintetiche generate da GAN per ottenere prestazioni superiori nel rilevamento di servizi malevoli.

Amirhossein Saviz2026-07-21
💻 computer science

Comparative Performance of Frontier Large Language Models for Extracting High-Risk Pathologic Features from Unstructured Gastrointestinal Oncology Reports: A Systematic Benchmarking Study with Human and Traditional NLP Baselines

Questo studio di benchmarking sistematico dimostra che i modelli multimodali di frontiera, in particolare Gemini 2.5 Pro e GPT-4o, superano significativamente sia gli esperti umani sotto pressione temporale sia i baselines tradizionali di NLP nell'estrarre lo stato critico di invasione perineurale da referti patologici gastrointestinali non strutturati, mentre una nuova tassonomia delle modalità di errore fornisce una guida azionabile per la selezione del modello basata su specifiche firme di errore.

Seher Siddiqui2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Stable and Budget-Feasible Coalition Formation for Clustered Federated Learning: A Hedonic Potential-Game Approach

Questo articolo propone un framework di gioco a potenziale edonico per la formazione di coalizioni stabile e compatibile con il budget nel federated learning clusterizzato, dimostrando l'esistenza di partizioni Nash-stabili e derivando garanzie di efficienza del benessere che sono state validate empiricamente come superiori alla ripartizione del surplus equa su dataset CIFAR-10.

Cengis Hasan2026-07-21
💻 computer science

When Verification Is Late: Delay Floors and Placement Flips in Corrected Multi-Agent Systems

Questo articolo stabilisce che nei sistemi di correzione multi-agente ritardati, la latenza di verifica impone un pavimento di accuratezza ineludibile determinato dal numero di Dottie, crea un tetto massimo di budget per i guadagni di prestazione e inverte la strategia ottimale dalla concentrazione alla diffusione delle risorse di correzione oltre una specifica soglia.

Igor Itkin2026-07-21
💻 computer science

A Multi-Model Hybrid Defense Approach Against White-box Adversarial Attacks in Computer Network Traffic

Questo articolo propone un meccanismo di difesa ibrido resiliente che combina l'Adversarial Training e la Gaussian Data Augmentation per ripristinare significativamente l'accuratezza dei sistemi di rilevamento delle intrusioni di rete contro gli attacchi avversari Fast Gradient Sign Method e Carlini & Wagner, migliorando le prestazioni post-attacco da un minimo del 26,49% al 96,57%.

Khushnaseeb Roshan2026-07-21
💻 computer science

Beyond Appearance: Intelligent Spatiotemporal Vision for Material-Aware Object Detection

Questo articolo introduce un framework di fusione spazio-temporale che integra mappe di intensità RGB multispettrali con istogrammi fotonici direct time-of-flight per ottenere il rilevamento di oggetti consapevole del materiale, dimostrando un'elevata accuratezza nella localizzazione, classificazione e resistenza agli spoofing attraverso una pipeline a doppio modulo validata su oggetti domestici.

Deborah A. Minka2026-07-21
💻 computer science

Fixed-Point Integer Approximations for Square Root and Division on ESP32:A Benchmark-Driven Analysis

Questo articolo valuta le approssimazioni di interi a virgola fissa Q16 per la radice quadrata e la divisione su ESP32-S3, dimostrando che una tabella di ricerca con interpolazione supera significativamente le implementazioni native a virgola mobile dell'hardware in termini di velocità, mantenendo al contempo un'elevata precisione per applicazioni embedded con risorse limitate.

Lucas Lima Freitag2026-07-21
💻 computer science

Advances in Factoring and Primality Testing: From Classical to Quantum Algorithms

Questo articolo fornisce una revisione completa e un'analisi comparativa delle prestazioni degli algoritmi classici e quantistici per la fattorizzazione e il test di primalità, concludendo che, sebbene i metodi quantistici come l'algoritmo di Shor offrano vantaggi significativi per la fattorizzazione, essi non forniscono benefici comparabili per il test di primalità.

Anas A. Abudaqa, Nujud Alyami, Mostefa Kara, Farid Binbeshr, Muhammad Imam2026-07-21
💻 computer science

Evaluation of clustering methods for segmentation of hyperspectral remote sensing data

Questo articolo valuta empiricamente vari metodi di clustering su dati iperspettrali di telerilevamento, riscontrando che gli algoritmi basati su centroidi computazionalmente efficienti come il K-Means offrono costantemente il miglior equilibrio tra qualità, robustezza e velocità rispetto alle alternative più complesse quando combinati con un'efficace riduzione della dimensionalità.

Ehsan Farahbakhsh, Pulkit Sharma, Aman Agrawal, Rohitash Chandra2026-07-21
💻 computer science

The Scaffold Jump Pattern: Progressive, Evidence-Gated Fading of Human Roles in Artificial Intelligence Systems

Questo articolo introduce il design pattern "Scaffold Jump", un framework operativo che consente alle organizzazioni di transire in modo sistematico e sicuro dai sistemi di IA dalla supervisione umana completa all'autonomia, definendo quattro fasi distinte collegate da transizioni regolate da prove che garantiscono il raggiungimento delle soglie di prestazione pur mantenendo la responsabilità e i vincoli etici.

Michael Sadowski2026-07-21