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💻 computer science

Centered Arithmetic Is Not Leakage-Neutral: Finite-Noise Optimal Attacks and Minimax Laws for Modular Representations

Questo articolo dimostra che il mascheramento aritmetico con complemento a due centrato è intrinsecamente più vulnerabile agli attacchi side-channel rispetto al mascheramento senza segno, fornendo attacchi ottimali con rumore finito esatti, una nuova legge di dispersione spettrale e limiti di capacità che provano come l'archiviazione senza segno minimizzi la dispersione per la maggior parte dei moduli pratici.

José Luis Delgado2026-08-31
💻 computer science

Session Key Driven Symmetric Substitution Cipher Design Implementation and Security

Questo articolo presenta la progettazione, l'implementazione e l'analisi della sicurezza di un cifrario di sostituzione simmetrico guidato da una chiave di sessione dinamica che resiste agli attacchi standard attraverso l'integrità della posizione e i cambiamenti condizionati dalla chiave, valutandone al contempo le prestazioni utilizzando modelli di apprendimento automatico per stabilirlo come un'alternativa efficiente per la crittografia in tempo reale.

Siddharth Ghansela, Yashwant Singh Chauhan, Sunil Chamoli, Sumit Rana2026-08-31
💻 computer science

A Comparative Study of CNN-LSTM and Graph Neural Networks for Credit Card Fraud Detection: A Cost-Aware, Explainable, and Deployment-Ready Framework

Questo studio confronta i modelli CNN-LSTM e Graph Neural Network per il rilevamento delle frodi con carta di credito sul dataset Kaggle, riscontrando che, sebbene il CNN-LSTM superi il GNN a causa dell'incapacità di quest'ultimo di sfruttare le caratteristiche relazionali anonimizzate, i risultati sottolineano l'importanza critica della calibrazione della soglia, della gestione dello sbilanciamento delle classi e della selezione del modello per l'implementazione pratica.

Jawad Hasan Alkhateeb¹, Taha Houda², Ahmad A. Mazhar³, Manar A. Mizher, Manal Abd Al-Jabbar Mizher2026-08-31
💻 computer science

When Patients Say “Do Not Share”: LLMs Misroute Sensitive Information in Clinical Documentation

Questo studio rivela che i grandi modelli linguistici spesso non riescono a rispettare le richieste dei pazienti di omettere informazioni sensibili nella documentazione clinica, divulgando tali dati in oltre un terzo dei casi a destinatari non correlati, ma dimostra che l'implementazione di flussi di lavoro di instradamento condizionati dal destinatario può mitigare significativamente questo rischio senza compromettere la necessaria condivisione delle informazioni.

Mahmud Omar, Reem Agbareia, Alexander W Charney, Raja-Elie E Abdulnour, Ankit Sakhuja, Alon Gorenshtein, Jonathan B Krus (…)2026-08-31
💻 computer science

A strongly connected graph-based digital chaotic system and its application to bidirectional-diffusion image encryption

Questo articolo propone un sistema caotico digitale basato su un grafo fortemente connesso, costruito tramite un approccio inverso per eliminare gli effetti di precisione finita e garantire rigorose proprietà caotiche, il quale viene poi applicato a un algoritmo di cifratura d'immagine a diffusione bidirezionale che dimostra una robusta sicurezza contro attacchi statistici e differenziali.

Ziting Xie, Qianxue Wang, Jiayu Lin, Yichun Huang2026-08-31
💻 computer science

A decentralized multi-agent framework integrating interpretable machine learning for automated warranty fraud detection in supply chains

Questo studio propone un nuovo framework ibrido incentrato sull'uomo che integra sistemi multi-agente decentralizzati con modelli di apprendimento automatico interpretabili per migliorare l'accuratezza, la trasparenza e l'efficienza del rilevamento automatizzato delle frodi sulle garanzie nelle catene di approvvigionamento.

Shadia Yahya Baroud, Abdelrafe Elzamly, Heba Abughali2026-08-31
💻 computer science

From Action Units to Emotions: A Two-Stage Fine-Tuning Framework with Decision-Level Fusion for Facial Expression Recognition

Questo articolo propone un framework di fine-tuning a due stadi che potenzia le capacità di riconoscimento delle unità di azione facciale e di classificazione delle emozioni di un modello linguistico multimodale attraverso un dataset domanda-risposta e una fusione a livello decisionale con un piccolo modello specializzato, migliorando così significativamente l'accuratezza e l'interpretabilità del riconoscimento delle espressioni facciali per espressioni sottili e a bassa intensità.

Rui Tu, Liguo Zhou, Alois Knoll2026-08-31
💻 computer science

A Systematic Methodology for Fourier Kernel Design with Application to Industrial Leak Detection in a Gas Refinery

Questo articolo propone una metodologia sistematica in quattro fasi per la progettazione di kernel SVM personalizzati basati su Fourier che incorporano informazioni sulla pendenza direzionale, riducendo con successo i falsi positivi e migliorando l'accuratezza del rilevamento delle perdite negli impianti di gas industriali rispetto ai metodi kernel standard.

Seyed Hossein Ahmadi, Mohammad Javad Khosrowjerdi2026-08-31
💻 computer science

PT-LGBM: An End-to-End Interpretable Cross-Domain Model for High-Speed Train Bearing Fault Diagnosis Under Class Imbalance

Questo articolo propone PT-LGBM, un modello cross-domain end-to-end interpretabile che integra il campionamento con partizione geometrica, l'allineamento delle caratteristiche e un classificatore LightGBM ottimizzato per ottenere una diagnosi dei guasti ad alta accuratezza e affidabilità per i cuscinetti dei treni ad alta velocità in condizioni di squilibrio delle classi e di shift del dominio.

Haorong Liao, Fan Wang, Nan Li, Yi Chen, Ruiqing Li, Xiaolong Liu, Xintian Xiu2026-08-31