💻 コンピュータサイエンス

CATBridge: Enhancing CVE-ATT&CK Alignment Capability in Low-Resource Environments Using Professional Knowledge from LLMs

本論文は、教師・生徒の協調メカニズムを活用することで、低リソース環境下において軽量なLLMが優れたCVE-ATT&CKアライメント精度を達成することを導く、マルチステージの知識強化フレームワークであるCATBridgeを提案しており、これは最先端の手法およびゼロショットの大規模モデルの両方を大幅に上回るものである。

Maomiao Xiao, Hao Hu, Yingchang Jiang, Yichen Li, Jianxiao Yu, Feiyang Li, Yuling Liu, Yuchen Zhang2026-06-24
💻 コンピュータサイエンス

Hybrid Classical--Quantum Learning for Space Based Data Centers: A CUDA-Q Study of Variational and Photonic Backends

本研究は、CUDA-Qワークフローを用いた10ノードの宇宙ベース・データセンターにおける古典・量子ハイブリッドルーティングを評価し、フォトニック・バックエンドは低遅延で優れた精度を達成する一方で、変分量子回路(VQC)バックエンドは、より豊かな量子状態構造を提供するものの、法外な遅延ペナルティを課すことを明らかにした。

Santanu Ganguly2026-05-22✓ Author reviewed ⓘ