💻 Category

cs

1019 papers

💻 computer science

Training Versus Hiring in Security Operations Centers: Agent-Based and Reinforcement Learning Simulations of Training Duration Effects on CyberTeam Performance

Deze studie maakt gebruik van agent-gebaseerde modellering en reinforcement learning om aan te tonen dat de trainingsduur in Security Operations Centers niet-lineaire prestatiewinsten oplevert, waarbij de optimale investering plaatsvindt tussen 500 en 1.000 episodes en hooggetrainde teams efficiëntievoordelen behalen die gelijkstaan aan het werven van 20–25 extra medewerkers.

Max N. Yaw, Ferdinand Kpieleh, Aos Mulahuwaish, Basheer Qolomany, Jacques Bou Abdo2026-06-27
💻 computer science

Quantifying the Security-Performance Trade-off in Constrained IoT: A Multi-Vector MQTT Attack Framework with Hybrid Defense-in-Depth Evaluation

Dit artikel presenteert een reproduceerbaar experimenteel kader dat aantoont dat het koppelen van fysieke HID-intrusies aan MQTT-netwerkaanvallen kritieke beveiligings-prestatie-afwegingen blootlegt bij beperkte IoT-apparaten, waarbij wordt onthuld dat hoewel TLS sterke vertrouwelijkheid biedt, het prohibitieve latentie- en geheugenkosten veroorzaakt op legacy-hardware, wat daarmee een nieuwe Hybrid Defense-in-Depth-architectuur motiveert die prioriteit geeft aan Access Control Lists voor efficiënte, schaalbare bescherming.

Thant Zin Moe, Julia Juremi, Manimegalai Rajenderan2026-06-27
💻 computer science

Secure and Intelligent IoT: A Dynamical-Systems View of Threat Modelling and Machine-Learning Defence

Dit artikel stelt een verenigd toestandsruimteframework voor om IoT-netwerken te beveiligen door differentiaalvergelijkingen en machine learning te integreren om de dynamiek van dreigingsvoortplanting te modelleren, anomalieën te detecteren en defensieve beheersstrategieën te optimaliseren, gedemonstreerd door middel van een gesimuleerde SEIRS-malware casestudy.

Mussa Justin Muhindo2026-06-27
💻 computer science

Enhancing Cognitive Diagnosis with Group-Aware Graph Augmentation and Self-Supervised Alignment

Dit artikel stelt het Group-Aware Cognitive Diagnosis (GACD) framework voor, dat gegevensschaarsheid in studentresponsgegevens aanpakt door studenten met vergelijkbare patronen te groeperen, interacties te ontleden in correcte en incorrecte subgrafen voor onafhankelijk leren, en zelfgesuperviseerde uitlijning te gebruiken om de nauwkeurigheid van de cognitieve toestandbeoordeling te verbeteren.

Xiaomeng Zhang, Ruxiang Liu, Piao Shi, Qun Ren2026-06-26
💻 computer science

HERO-SNN: A Homeostatic Eligibility-based Reward- Optimised Spiking Neural Network for Spatiotemporal Brain Representation: An EEG Case Study

Dit artikel stelt HERO-SNN voor, een homeostatisch en beloningsgeoptimaliseerd spiking neural network-framework dat taakspecifieke feedback integreert met lokaal spike-gebaseerd leren om de classificatienauwkeurigheid en interpreteerbaarheid van spatiotemporele EEG-data te verbeteren, waarbij het zowel standaard STDP als state-of-the-art deep learning-modellen overtreft in een studie naar een Havening-gebaseerd aanraakprotocol.

Maryam Doborjeh, Zohreh Doborjeh, Nikola Kasabov, Alexander Sumich, Nadja Heym, Tony Burgess2026-06-26
💻 computer science

AutoML-XAI convolutional neural network for hypnotic susceptibility classification from segmented multichannel EEG

Dit artikel stelt een interpreteerbaar door AutoML aangestuurd CNN-framework voor dat de susceptibiliteit voor hypnose classificeert op basis van gesegmenteerde multichanneele EEG-data, waarbij een perfecte nauwkeurigheid bereikt wordt in de beste fold en alfa- en gammafrequentiebanden worden geïdentificeerd als de meest kritieke kenmerken via XAI-technieken.

Ali Walid Daher2026-06-26
💻 computer science

FDCNet: Frequency-Aware and Dynamic Curve Network for Adversarially Robust Infrared and Visible Image Fusion

Dit artikel stelt FDCNet voor, een nieuw adversarieel robuust framework voor infrarood- en zichtbare beeldfusie dat een Frequency-Aware Defense Module en een Spatio-Frequency Dynamic Adversarial Loss integreert om perturbaties te onderdrukken, terwijl het een Extrema-guided Dynamic Tone Curve Module gebruikt om de effectiviteit van de defensie af te stemmen op de visuele kwaliteitsherstel.

Pengcheng Gao, Shengyue Huang2026-06-26
💻 computer science

DeepNeutroBiLSTM: A Hybrid Neutrosophic and CNN-BiLSTM Framework with Sobel-Based Indeterminacy for Arabic Handwritten Character Recognition

Dit artikel stelt DeepNeutroBiLSTM voor, een nieuw hybride raamwerk dat neutrosofische onzekerheidsmodellering integreert met Sobel-gebaseerde onbepaaldheid, CNN's en BiLSTMs om een state-of-the-art nauwkeurigheid en robuustheid te bereiken bij de herkenning van Arabische handgeschreven karakters op de AHCD- en HIJJA-datasets.

Othmane Farhaoui, Mohamed Rida Fethi, Imad Zeroual, Ahmad El Allaoui2026-06-26