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💻 computer science

Tri-Modal Contrastive Binary Analysis via Opcode Transformers, Control Flow Graph Isomorphism Networks, and System Call Embeddings: A Systematic Review of Zero-Day Malware Detection Frameworks

Questa revisione sistematica sintetizza i recenti progressi nel rilevamento di malware zero-day proponendo un framework di Analisi Binaria Contrastiva Tri-Modale che unifica Transformer di opcode, Reti di Isomorfismo di Grafi di Flusso di Controllo ed embedding di Chiamate di Sistema per raggiungere un'accuratezza di rilevamento robusta superiore al 98,5% nonostante l'offuscamento del codice sofisticato.

Harish Parshuram Bhabad, Atmeshkumar Subhashbhai Patel, Vijay M. Rakhade, Rupesh Kohli, Nandini S. Patil2026-08-27
💻 computer science

TPCT: Topology-aware Point Cloud Transformer for Geometrically Complex Feature Recognition

Questo articolo propone TPCT, un nuovo framework Transformer consapevole della topologia che integra caratteristiche geometriche e topologiche del grafo duale con il campionamento adattivo dell'area per raggiungere un'accuratezza allo stato dell'arte nel riconoscimento di caratteristiche geometriche complesse all'interno di modelli CAD B-rep.

Ruohan Wang, Ruixi Liang, Longtao Guo, Jiacheng Hao, Yilei Shi2026-08-27
💻 computer science

Grey Wolf Optimizer-Based Feature Selection with Mutual Information Refinement for Machine Learning-Based Bot Detection on Social Media

Questo studio propone un framework di selezione delle caratteristiche basato sul Grey Wolf Optimizer, raffinato dalla Mutual Information, per ridurre efficacemente lo spazio delle caratteristiche per il rilevamento dei bot sui social media, raggiungendo un'accuratezza di classificazione del 98,87% con XGBoost su un dataset di 8.386 account.

Aditya Vardhan, Mohit Yadav, Amarjeet Singh Chauhan, Sanjay Saini2026-08-27
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Contextual Token Rotation Ensembles for Tabular Learning

Questo articolo introduce i Contextual Token Rotation Ensembles (CTRE), un nuovo framework di apprendimento tabulare che migliora la diversità e la robustezza degli ensemble integrando rappresentazioni di token contestuali basate su Transformer con rotazioni delle caratteristiche adattive ai dati e consapevoli delle interazioni, superando i metodi classici in particolare su dataset ad alta dimensionalità e sbilanciati.

Shenghan Gao, Spiridon Penev, Libo Li2026-08-27
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Solving the flexible job-shop scheduling problem based on the hierarchical collaborative evolution multi-objective artificial raindrop algorithm

Questo articolo propone un algoritmo di goccia artificiale multi-obiettivo co-evolutivo gerarchico (HCMOARA) che integra il campionamento Latin hypercube, sottopopolazioni partizionate con strategie di ricerca specializzate e un meccanismo di aggiornamento del fattore di flusso adattivo per ottimizzare efficacemente il makespan, il consumo energetico e i costi nei problemi di programmazione di job-shop flessibili.

Zhibo Zhai, Shaoxuan Wang, Boyang Shi, Liang Ma, Haolong Wang, Jiangchao Zhou2026-08-27
💻 computer science

Strategic Mapping of University Research Portfolios Using NLP and Machine Learning: An Integrated Analysis of Research Projects

Questo studio presenta un framework integrato di machine learning che utilizza NLP, riduzione della dimensionalità e algoritmi di clustering per analizzare il portafoglio di ricerca di un'università, rivelando che la Facoltà di Ingegneria e Scienze Naturali domina il budget e identificando significative opportunità per un riallineamento strategico insieme a un profilo di progetti ad alto rischio del 33,4%.

Üzeyir Pala, Bahar Birelli, Ayşenur Yalçın2026-08-27
💻 computer science

Beyond Pheromones: Exploiting Edge Frequency and Quality for Intelligent TSP Optimization

Questo articolo propone quattro nuove tecniche euristiche, tra cui BEFRA e BEQRA, che sfruttano le informazioni sottoutilizzate sulla frequenza e sulla qualità dei bordi per migliorare significativamente le prestazioni e la robustezza degli algoritmi di Ant Colony Optimization per la risoluzione del Problema del Commesso Viaggiatore Simmetrico.

Adel Saha, Fouzi Semchedine, Mira Lefkir, Abdelouahab Attia2026-08-27
💻 computer science

AI-Based Fraud Detection System for Subscription-Based Payment Services

Questo articolo propone e valuta un sistema di rilevamento delle frodi basato sull'IA specificamente progettato per i servizi di pagamento in abbonamento, dimostrando che un'architettura ibrida XGBoost+Bi-LSTM supera i modelli standalone su molteplici metriche utilizzando un dataset sintetico che copre sei distinti tipi di frode, pur riconoscendo esplicitamente i risultati come prova di concetto piuttosto che come prestazioni validate nel mondo reale.

Rohit Arora2026-08-27
💻 computer science

An immunological synapse network for recognition of persistent weak anomalies

Questo articolo introduce l'Immunological Synapse Network (ISN), un'architettura di deep learning innovativa ispirata ai meccanismi di riconoscimento delle cellule T che rileva efficacemente anomalie deboli e persistenti nei dati di serie temporali filtrando i segnali transitori attraverso il kinetic proofreading, superando i modelli standard in compiti definiti dalla continuità temporale piuttosto che dall'ampiezza istantanea.

Sherif Tawfik, Hung Le, Svetha Venkatesh2026-08-27