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CovertComBench: A First Domain-Specific Testbed for LLMs in Wireless Covert Communication

O artigo apresenta o CovertComBench, um novo *benchmark* específico para avaliar a capacidade de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) em comunicações covert sem fio, revelando que, embora eficazes em conceitos e geração de código, eles ainda falham em realizar as derivações matemáticas complexas necessárias para garantir a segurança, indicando a necessidade de ferramentas externas para sistemas de IA confiáveis.

Zhaozhi Liu, Jiaxin Chen, Yuanai Xie, Yuna Jiang, Minrui Xu, Xiao Zhang, Pan Lai, Zan ZhouWed, 11 Ma💻 cs

Network Slicing in 5G Mobile Communication Architecture, Profit Modeling, and Challenges

Este artigo oferece uma discussão abrangente sobre o conceito e a arquitetura do fatiamento de rede (network slicing) no contexto do 5G, com foco especial na modelagem de lucros através da implementação própria e do arrendamento de recursos, além de abordar desafios e direções de pesquisa para esta tecnologia emergente.

Mohammad Asif Habibi, Bin Han, Hans D. SchottenWed, 11 Ma💻 cs

Role Classification of Hosts within Enterprise Networks Based on Connection Patterns

Este artigo define o problema de classificação de funções em redes empresariais e apresenta dois algoritmos práticos que agrupam hosts com base em padrões de conexão, demonstrando sua eficácia em reduzir drasticamente a complexidade de gerenciamento e refletir a estrutura lógica da rede.

Godfrey Tan, Massimiliano Poletto, John Guttag, Frans KaashoekWed, 11 Ma💻 cs

The 802.11 MAC protocol leads to inefficient equilibria

Este artigo demonstra, por meio de modelagem teórica e simulação, que o protocolo MAC 802.11 DCF pode levar nós não cooperativos a equilíbrios de Nash ineficientes, mas propõe que um protocolo ideal que desacople a alocação do canal das estratégias de transmissão pode resultar em equilíbrios com maior throughput para todos os nós.

Godfrey Tan, John GuttagWed, 11 Ma💻 cs

PixelConfig: Longitudinal Measurement and Reverse-Engineering of Meta Pixel Configurations

Este artigo apresenta o PixelConfig, um framework de análise diferencial que revela que o Meta Pixel é amplamente configurado para rastrear atividades e identidades de usuários em sites de saúde com configurações padrão, enquanto as funcionalidades de restrição de rastreamento oferecem proteção limitada e são frequentemente contornadas.

Abdullah Ghani (Lahore University of Management Sciences), Yash Vekaria (University of California, Davis), Zubair Shafiq (University of California, Davis)Wed, 11 Ma💻 cs

Mobile Base Station Optimal Tour in Wide Area IoT Sensor Networks

Este artigo apresenta o problema de otimização de tour para estações base móveis (MOT) em redes de sensores IoT de grande área, propondo uma heurística polinomial que, ao considerar custos de deslocamento, ganhos de cobertura e restrições energéticas, supera as abordagens existentes ao gerar tours de baixo custo com execução mais rápida.

Sachin KadamWed, 11 Ma⚡ eess

On the Multi-Commodity Flow with convex objective function: Column-Generation approaches

Este trabalho apresenta uma abordagem algorítmica baseada em geração de colunas para resolver o problema de fluxo multicommodity com função objetivo convexa, oferecendo métodos eficientes para as variantes fracionária e não fracionária que minimizam custos de enlace crescentes conforme a utilização, com aplicações críticas em redes de telecomunicações.

Guillaume Beraud-Sudreau, Lucas Létocart, Youcef Magnouche, Sébastien MartinWed, 11 Ma💻 cs

ZeroSiam: An Efficient Asymmetry for Test-Time Entropy Optimization without Collapse

O artigo apresenta o ZeroSiam, uma arquitetura assimétrica Siamese eficiente que previne o colapso em modelos durante a minimização de entropia no tempo de teste, garantindo adaptação estável e melhor desempenho em tarefas de visão computacional e raciocínio de modelos de linguagem.

Guohao Chen, Shuaicheng Niu, Deyu Chen, Jiahao Yang, Zitian Zhang, Mingkui Tan, Pengcheng Wu, Zhiqi ShenWed, 11 Ma🤖 cs.LG

Optimizing Reinforcement Learning Training over Digital Twin Enabled Multi-fidelity Networks

Este artigo propõe um framework de aprendizado por reforço hierárquico que otimiza conjuntamente o ajuste de ângulos de inclinação de antenas e a estratégia de coleta de dados entre redes físicas e gêmeos digitais, visando maximizar as taxas de dados dos usuários enquanto reduz o atraso de comunicação em até 28,01%.

Hanzhi Yu, Hasan Farooq, Julien Forgeat, Shruti Bothe, Kristijonas Cyras, Md Moin Uddin Chowdhury, Mingzhe ChenWed, 11 Ma🤖 cs.LG

Why Channel-Centric Models are not Enough to Predict End-to-End Performance in Private 5G: A Measurement Campaign and Case Study

Este estudo demonstra que modelos centrados apenas no canal, como simuladores de rastreamento de raios, falham em prever com precisão o desempenho de ponta a ponta em redes 5G privadas devido à superestimação das camadas espaciais MIMO, enquanto abordagens baseadas em dados, como regressão por processos gaussianos, oferecem previsões de throughput muito mais precisas ao aprender diretamente do comportamento real do sistema.

Nils JörgensenWed, 11 Ma🤖 cs.LG

PPO-Based Hybrid Optimization for RIS-Assisted Semantic Vehicular Edge Computing

Este artigo propõe um framework de Computação de Borda Veicular (VEC) semântica assistida por Superfícies Inteligentes Reconfiguráveis (RIS) que utiliza uma otimização híbrida baseada em PPO e Programação Linear para reduzir significativamente a latência em ambientes dinâmicos de Internet Veicular.

Wei Feng, Jingbo Zhang, Qiong Wu, Pingyi Fan, Qiang FanWed, 11 Ma🤖 cs.LG

Equitable Multi-Task Learning for AI-RANs

Este artigo apresenta o framework OWO-FMTL, uma abordagem de aprendizado multi-tarefa online que garante equidade de longo prazo e desempenho adaptativo para usuários heterogêneos em Redes de Acesso Rádio habilitadas por IA (AI-RANs), utilizando um mecanismo de atualização primal-dual leve para equilibrar eficiência e justiça com baixo custo computacional.

Panayiotis Raptis, Fatih Aslan, George IosifidisWed, 11 Ma🤖 cs.LG

Towards Flexible Spectrum Access: Data-Driven Insights into Spectrum Demand

Este artigo apresenta uma metodologia baseada em dados e aprendizado de máquina para estimar e identificar os principais fatores da variação da demanda por espectro em regiões urbanas, demonstrando sua eficácia em um estudo de caso no Canadá para orientar políticas de acesso flexível ao espectro nas redes 6G.

Mohamad Alkadamani, Amir Ghasemi, Halim YanikomerogluWed, 11 Ma🤖 cs.AI

A Graph-Based Approach to Spectrum Demand Prediction Using Hierarchical Attention Networks

Este artigo apresenta o HR-GAT, um modelo de rede de atenção hierárquica baseado em grafos que utiliza dados geoespaciais para prever a demanda de espectro com 21% mais precisão que modelos existentes, superando desafios de autocorrelação espacial em cinco cidades canadenses.

Mohamad Alkadamani, Halim Yanikomeroglu, Amir GhasemiWed, 11 Ma🤖 cs.AI

RIS Control through the Lens of Stochastic Network Calculus: An O-RAN Framework for Delay-Sensitive 6G Applications

Este trabalho apresenta o DARIO, um framework compatível com O-RAN que utiliza um modelo de Cálculo de Rede Estocástica para otimizar dinamicamente a atribuição de Superfícies Inteligentes Reconfiguráveis (RIS) em cenários 6G, reduzindo significativamente a latência e atendendo a requisitos heterogêneos de confiabilidade e atraso.

Oscar Adamuz-Hinojosa, Lanfranco Zanzi, Vincenzo Sciancalepore, Marco Di Renzo, Xavier Costa-PérezTue, 10 Ma💻 cs

Pricing for Routing and Flow-Control in Payment Channel Networks

Este artigo apresenta o protocolo DEBT control, que utiliza preços dinâmicos e controle de fluxo para otimizar o roteamento em redes de canais de pagamento, garantindo a convergência para um estado operacional ideal diante de demandas estáveis.

Suryanarayana Sankagiri, Bruce HajekTue, 10 Ma💻 cs

Joint User Association and Resource Allocation for Adaptive Semantic Communication in 5G and Beyond Networks

Este artigo propõe um algoritmo para otimizar a associação de usuários e a alocação de recursos em comunicações semânticas adaptativas, permitindo a seleção dinâmica de esquemas de transceiver baseados em redes neurais para atender à heterogeneidade dos dispositivos e maximizar a utilidade do sistema sob restrições de energia e latência.

Xingqiu He, Chaoqun You, Zihan Chen, Yao Sun, Dongzhu Liu, Tony Q. S. Quek, Yue GaoTue, 10 Ma💻 cs

Toward 6G Sidelink Reliability: MAC PRR Modeling for NR Mode 2 SPS and ns-3 Validation

Este artigo apresenta um modelo analítico de camada MAC para a taxa de recepção de pacotes no modo 2 de sidelink do NR, que explicitamente considera colisões específicas do agendamento persistente semiconstante (SPS) e é validado via simulações ns-3, fornecendo diretrizes para otimizar a confiabilidade em comunicações 6G.

Liu Cao, Zhaoyu Liu, Lyutianyang ZhangTue, 10 Ma💻 cs

Silicone Ethernet (SEth): a Nervous System for Robotic Touch

Este artigo apresenta o Silicone Ethernet (SEth), uma solução sem fio que integra sensores de toque, comunicação e transferência de energia em um substrato de silicone condutor, permitindo que neurônios autônomos e sem bateria formam um sistema nervoso para robôs macios com baixo consumo de energia e capacidade de priorização de tráfego.

Mengyao Liu, Dag Malstaf, Jonathan Oostvogels, Sam Michiels, Alexander Badri-Spröwitz, Danny HughesTue, 10 Ma💻 cs

A Comparative Study of Recent Advances in Internet of Intrusion Detection Things

Este artigo apresenta um estudo comparativo abrangente sobre as técnicas avançadas, arquiteturas, classificações e metodologias de avaliação dos sistemas de detecção de intrusão para a Internet das Coisas (IoT), visando abordar os desafios de segurança emergentes nesse domínio.

Marianna Rezk (IRIMAS), Hassan Harb (IRIMAS), Ismail Bennis (IRIMAS), Sebastien Bindel (IRIMAS), Hafid Abouaissa (IRIMAS)Tue, 10 Ma💻 cs