💻 computer science
Detecting Cybersecurity Threats using Deep Learning: A Practical Approach
본 논문은 데이터 불균형과 같은 핵심적인 엔지니어링 과제를 해결하고 보안 운영 센터(SOC)에서의 확장 가능하고 실시간적인 구현을 위한 가이드를 제공함으로써, CNN과 LSTM을 활용하여 고도화된 사이버 보안 위협을 탐지하는 실용적인 다층 딥러닝 프레임워크를 제안한다.
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cs
974 편의 논문
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An Intelligent YOLO26-Based Early Warning Framework for Drone Detection in Critical Infrastructure Surveillance
본 논문은 커스텀 다중 시나리오 데이터베이스를 통해 학습되고 베이스라인 모델들과 비교 평가되어 작고 멀리 떨어져 있으며 식별이 까다로운 드론 표적을 식별하는 데 있어 우수한 정확도와 속도를 입증한 YOLO26 딥러닝 모델을 사용하여, 주요 기반 시설 감시를 위한 지능형 실시간 드론 탐지 및 조기 경보 프레임워크를 제안한다.
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Recursive Transport Topology Detects Structural Regime Transitions Associated with Behavioral Failure in World Models
이 논문은 잠재적 수송 위상(latent transport topology)에 대한 재귀적 인덱싱(Recursive Indexing, RIX) 분석이 행동적 실패에 앞서 발생하는 월드 모델의 구조적 체제 전이를 감지할 수 있음을 입증하며, 이를 통해 표현(representations) 자체는 점별로 안정적으로 유지될 수 있는 반면 그 기저의 조직적 구조는 스트레스 하에서 붕괴할 수 있음을 밝힌다.
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Tamarin (HSQ): Reversible Hierarchical KV-Cache Compression for LLM Inference
Tamarin (HSQ)은 토큰을 포컬 티어(focal tier), 학습된 요약 벡터(learned summary vectors), 그리고 CPU 기반 아카이브로 라우팅하는 가역적인 3단계 계층적 KV-캐시 압축 기법을 도입하여, 롱 컨텍스트 LLM 추론 시 베이스라인에 근접한 퍼플렉서티(perplexity)와 검색 정확도를 유지하면서도 12~28배의 GPU 메모리 절감을 달성한다.
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A Graded Autonomy Framework for Governing Agentic AI in Health Care
이 논문은 자동차 J3016 표준에서 차용한 단계적 자율성 프레임워크를 제안하며, 이는 역량과 권한을 분리하기 위해 시스템을 3개 도메인 및 6개 수준으로 분류함으로써 의료 분야의 에이전트형 AI를 관리하고, 자율적 패혈증 관리의 실행 사례를 통해 현재 평가 지표의 안전성 공백 문제를 해결한다.
💻 computer science
Adaptive-Hazard Bayesian Online Change-Point Detection for Text Streams: A Dirichlet-Multinomial Formulation
본 논문은 디리클레-다항 분포(Dirichlet-multinomial formulation)를 통해 어휘 분포의 표류(drift)에 따라 리셋 확률을 동적으로 조정함으로써, 점진적이거나 미약한 어휘 변화가 발생하는 시나리오에서 탐지 성능을 개선하고 지연을 줄이는 텍스트 스트림용 적응형 해저드 베이지안 온라인 변화점 탐지 방법을 제안한다.
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Large scale IoT Intrusion Detection using Isolation Forest and Mutual Information based Feature Selection
본 논문은 상호 정보량(Mutual Information) 기반의 특징 선택과 결합된 고립 포레스트(Isolation Forest) 알고리즘이 NF-ToN-IoT-v3 데이터셋에서 더 낮은 계산 복잡도를 유지하면서도 우수한 정확도, F1-스코어 및 AUC를 달래 성취함으로써 대규모 IoT 침입 탐지에서 오토인코더(Autoencoder) 및 앙상블(Ensemble) 방법보다 뛰어난 성능을 보임을 입증한다.
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A Multi-Agent Framework for Explainable Prompt Injection Detection in Large Language Models
이 논문은 트랜스포머 기반의 의미론적 분석과 SHAP 및 LIME과 같은 XAI 기술을 결합하여 거대 언어 모델(LLM)의 프롬프트 주입 공격을 효과적으로 탐지하고 설명하는 해석 가능한 멀티 에이전트 프레임워크인 PromptShield을 소개한다.
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Temporal Multi-Signal Fusion for Token-Level Hallucination Detection
이 논문은 환각(hallucination)을 시퀀스 레이블링 문제로 취급하여 텍스트 통계, NLI 함의(entailment), 언어 모델 서프라이절(surprisal)을 결합하는 BiGRU를 사용하는 시계열 다중 신호 융합 접근 방식을 제안하며, 모델 용량이 아닌 시간적 문맥을 활용함으로써 RAGTruth에서 0.840이라는 유의미한 AUC 향상을 달상하는 동시에 폐쇄형 및 미학습 모델에서도 효과를 유지한다.
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A Risk-Oriented Verification and Validation Framework for Hallucination Detection in Public-Sector LLM Systems
본 논문은 공공 부문 LLM의 환각 탐지를 단순한 기술적 과제에서 거버넌스 문제로 전환하기 위해, 유예 또는 인간의 개입과 같은 운영 결정을 안내하는 복합 위험 지수를 도입함으로써 법적 확실성과 행정적 책무성을 보장하는 리스크 중심의 검증 및 확인 프레임워크를 제안한다.