929 papers
Dit artikel stelt GTAN voor, een Graph-Temporal Attention Network dat Temporal Convolutional en Graph Attention encoders combineert met een Focal Contrastive Loss om effectief zeldzame intrusie-aanvallen in sterk ongebalanceerde Cyber-Physical Systems-verkeer te detecteren door zowel temporele sequenties als topologische relaties te modelleren.
Dit artikel stelt SPAT-UAD voor, een robuust framework voor de detectie van valse informatie dat semantisch behoudende adversariële training integreert met onzekerheidsbewuste adaptieve besluitvorming om bestaande baselines aanzienlijk te overtreffen in het afhandelen van oppervlakkige variaties en het verbeteren van de modelbetrouwbaarheid over meerdere datasets heen.
Dit artikel introduceert de Symbolic Log Shield, een neurosymbolisch framework dat de kwetsbaarheid van Large Language Models voor adversariële jailbreak-aanvallen bij netwerklogclassificatie aanzienlijk vermindert, waardoor hun anomaliedetectieprestaties effectief worden hersteld en zelfs worden verbeterd vanaf ernstig gedegradeerde niveaus.
Dit artikel presenteert een datagestuurd framework voor LAPAN-IPB LEO-satellieten dat een hybride SARIMAX-LSTM-spanningsvoorspeller en een Random Forest-classificator combineert om controleerbare, op bewijs gebaseerde missieaanbevelingen te genereren, waardoor de afhankelijkheid van niet-gedocumenteerde ervaring van operators wordt vervangen door een reproduceerbaar, objectief planningsproces.
Het artikel stelt MRT voor, een framework voor scène-tekstherkenning dat Neighborhood Attention-enhanced Mamba combineert voor efficiënte lokale ruimtelijke aggregatie met een gewichtsgedeelde Reusable Transformer voor bidirectionele globale context, waarmee een superieure nauwkeurigheid-efficiëntie-afweging wordt bereikt over meerdere benchmarks.
Deze systematische review analyseert federated learning-architecturen, toepassingen en uitdagingen voor gedistribueerde detectie van cyberdreigingen, waarbij de verschuiving naar gedecentraliseerde modellen wordt benadrukt om privacy- en bandbreedtebeperkingen aan te pakken, terwijl niet-IID-data en aanvallen door tegenstanders worden geïdentificeerd als kritieke barrières voor effectieve implementatie.
Dit artikel stelt een snelle eenstaps multi-view clustering methode voor die spectrale clustering en niet-negatieve matrixfactorisatie verenigt met tensor log-determinant regularisatie om effectief hogere-orde cross-view correlaties te vangen en superieure prestaties en schaalbaarheid te bereiken vergeleken met de huidige state-of-the-art methoden.
Dit artikel stelt een REAE-LTransformer-model voor dat is geoptimaliseerd door een Improved Four-Vector Intelligent Metaheuristic (IFVIM)-algoritme om de resterende levensduur van lithium-ionbatterijen nauwkeurig te voorspellen door effectief degradatiekenmerken te extraheren, langetermijnafhankelijkheden te vangen en voorspelfouten te minimaliseren, waarbij een superieure prestatie wordt bereikt met een MAE onder 0,024 en een R² boven de 0,99 over meerdere datasets.
Dit artikel stelt een lichtgewicht, op XGBoost gebaseerde appearance-guided associatiemodule voor die kleur-, gradiënt- en morfologische beschrijvers integreert in het SORT-framework om identiteitswisselingen aanzienlijk te verminderen en de nauwkeurigheid van tracking te verbeteren voor dichtbevolkte visbestanden tijdens realtime onderwatermonitoring.
Dit artikel stelt een schaalbaar hybride encryptiekader voor dat een wachtwoord-afgeleide Logistische Kaart combineert voor chaotische sleutelgeneratie, een dynamische Unimodulaire Hill-cijfer voor het construeren van grote inverseerbare matrices, en AES-CBC om robuuste, formaatonafhankelijke beveiliging te bieden voor universele binaire bestanden met bijna ideale entropie en sterke weerstand tegen cryptanalytische aanvallen.