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Spatial Structure in UAV Visual Geolocalization: Controlled Evaluation of Descriptor Pooling and Geographic Index Partitioning

Questo articolo mette in discussione due ipotesi comuni nella geolocalizzazione visiva di UAV dimostrando, attraverso esperimenti controllati su dati sintetici e di volo reale, che né il pooling dei descrittori a struttura radiale né la partizione dell'indice geografico migliorano le prestazioni, con quest'ultimo che in realtà degrada l'accuratezza e l'efficienza, mentre un semplice indice piatto con un token di classe a 384 dimensioni raggiunge una localizzazione robusta su hardware embedded.

Ivan Suchý, Michal Turčaník2026-10-19

💻 informatica

Limiting Cross-Session Reuse of Table-Specific Attack Information: Session Diversification of S-Boxes with Per-Instance Cryptographic Guarantees

Questo articolo introduce QSD-SBox, uno schema di diversificazione delle sessioni che costruisce S-box $(8\times8)$ unici per ogni sessione utilizzando permutazioni affini derivate da un seme per prevenire efficacemente il riutilizzo tra sessioni di informazioni di attacco specifiche per la tabella, mantenendo al contempo rigorose garanzie crittografiche per ogni istanza senza sovraccarico di ricerca a runtime.

Annas Malik, Ghulam Mustafa, You-Rak Choi, Ki-Il Kim2026-10-19

💻 informatica

A Novel System-Call Dataset for AI-Driven Host-Based Intrusion Detection in Containerized Cloud Environments

Questo articolo introduce CHASE, un nuovo dataset di chiamate di sistema progettato per ambienti cloud containerizzati che colma le lacune dei dati esistenti focalizzati su Linux fornendo 4.980 tracce con ricche caratteristiche contestuali, dimostrando la sua efficacia nell'addestrare modelli di IA per rilevare attacchi di intrusione sia noti che sconosciuti con alta precisione.

AMMAR MOUSTAFA2026-10-19

💻 informatica

Entity and non-functional-requirement extraction from user stories: evidence from supervised sequence models and reproducible LLM benchmarking

Questo articolo valuta modelli di sequenza supervisionati e LLM a pesi aperti per l'estrazione di entità e requisiti non funzionali dalle user story, dimostrando che un modello BiLSTM-CRF supera significativamente gli LLM zero-shot e one-shot su un benchmark appena rilasciato e riproducibile.

Hazem Abedelrazeq Alreqeb, Motaz SAAD2026-10-19

💻 informatica

Sentiment Classification of Saudi Stock Market Tweets: Lexicon-Based Weak Supervision, Classical Machine Learning, and Zero-Shot Open-Source Large Language Models

Questo studio valuta la classificazione del sentiment dei tweet sul mercato azionario saudita confrontando i modelli classici di machine learning addestrati su etichette derivate da lessico con un LLM open-source zero-shot, rivelando che mentre i modelli classici si limitano a riprodurre etichette basate su regole potenzialmente errate, l'LLM offre una prospettiva distinta e consapevole del dominio che evidenzia la critica necessità di una verità di base annotata da esseri umani per validare l'analisi del sentiment finanziario.

Fahad Kamal Alsheref, Sura Awad Aldahwi2026-10-19

💻 informatica

CASA-IoT: Conformal Access Screening and Abstention for Managed IoT Systems Under Identity, Session, and Communication Uncertainty

Questo articolo introduce CASA-IoT, un framework di accesso selettivo leggero che integra la predizione conforme con un classificatore del rischio probabilistico per consentire, negare o differire dinamicamente le richieste di accesso IoT in base alla certezza dell'evidenza, bilanciando così efficacementamente il contenimento della sicurezza rispetto all'attrito dell'utente e adattandosi ai cambiamenti di distribuzione attraverso aggiornamenti di calibrazione.

Arnold Gaumond2026-10-19

💻 informatica

DenseMem Cross Level Credit Assignment over Hierarchical Memory for Long Horizon Agentic Decision Making

Questo articolo introduce DenseMem, un metodo che combina la memoria episodica limitata con l'allocazione del credito a livelli incrociati con segno per migliorare l'apprendimento con ricompensa ritardata, ma i risultati sperimentali indicano che, sebbene superi l'allocazione del credito piatta in alcuni compiti, non supera costantemente l'apprendimento non strutturato né migliora l'efficienza del percorso, offrendo in definitiva un meccanismo di allocazione verificabile con limitazioni identificate piuttosto che una prova di superiorità generale per il processo decisionale a lungo termine.

Zitan Chen, Xiang Li, Yue Ning, Wentao Zhang2026-10-19

💻 informatica

Explainable Decision Graphs for Trustworthy Autonomous Multi-Agent Systems

Questo articolo propone un framework di Grafi Decisionali Spiegabili (EDG) che modella i processi di ragionamento, comunicazione e decisione dei sistemi multi-agente autonomi come grafi strutturati e verificabili per migliorare la trasparenza, l'auditabilità e la fiducia nelle applicazioni critiche.

Siddhi Hon2026-10-19

💻 informatica

Aesthetics Prediction of Websites using Federated Learning

Questo articolo propone un approccio basato sul Federated Learning utilizzando EfficientNet-B0 per predire l'estetica delle interfacce dei siti web incorporando le preferenze individuali degli utenti attraverso cinque gruppi demografici, raggiungendo un promettente Errore Quadratico Medio di 0,0534 e superando al contempo i limiti della raccolta dati centralizzata e delle valutazioni medie.

Ranjan Maity, Jahnavi Roy, Rahul Son Boro, Deepali Borgayary2026-10-19

💻 informatica

LINGUA-AUDIT: Auditing Information Inequality in Multilingual AI Systems

Questo articolo introduce LINGUA-AUDIT, un benchmark riproducibile e un framework di auditing progettati per misurare sistematicamente e analizzare statisticamente la disuguaglianza informativa sostanziale nei sistemi di IA multilingue, valutando la loro accuratezza fattuale, completezza e sicurezza attraverso query in inglese, hindi e hinglish riguardanti domini civici essenziali in India.

Tanya Deep2026-10-19

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