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💻 ciência da computação

Don't Show What They Can't See: Authorization-First Schema Context for Secure Text-to-SQL

Este artigo propõe um framework de autorização prioritária que impõe o controle de acesso granular durante a recuperação de esquemas para evitar a exposição não autorizada de metadados de banco de dados em sistemas de text-to-SQL baseados em LLM, alcançando zero vazamento de objetos não autorizados enquanto mantém a utilidade da recuperação e reduz significamente referências SQL não autorizadas.

Jianan Jiang, Zhenxin Zhang, Yucheng Long, Zhihao Li, Yaqi Wu, Yu Wang2026-09-28
💻 ciência da computação

AIL: Integrating LLM Capacity Awareness, Legal Intuition, and Lexis Understanding into Legal Information Extraction

Este artigo propõe um framework de colaboração humano-IA que integra a consciência da capacidade de LLM, intuição jurídica e compreensão de léxico para transformar sentenças dos tribunais de Macau em conjuntos de dados estruturados de alta qualidade, alcançando 98,6% de precisão de extração e avançando a extração de informações jurídicas para diversas tarefas subsequentes.

Yuhong Zhang, Zhe Li, Ziyan Kong, Huiyuan Xie2026-09-28
💻 ciência da computação

Foundation Models and Agentic AI for Autonomous Driving: A Systematic Review

Esta revisão sistemática sintetiza mais de 100 trabalhos para apresentar uma taxonomia unificada de nove temas que integra modelos fundacionais, IA agêntica e sistemas V2X cooperativos, distinguindo-se de levantamentos anteriores ao abordar conjuntamente o compromisso entre raciocínio e eficiência, as lacunas de simulação para a realidade e a governança de segurança dentro de uma perspectiva abrangente de arquitetura cognitiva para a condução autónoma.

A. Srinivaas, Jeswin K F, Lakshmana Kumar Ramasamy, Gunasunderi Raju, Rajesh Kumar Dhanaraj, Shabana Urooj2026-09-28
💻 ciência da computação

An Explainable Digital Biomarker Framework for Early Dyslexia Identification

Este artigo apresenta a arquitetura do sistema para um Framework de Biomarcador Digital Explicável (EDBD) que integra quatro marcadores cognitivos baseados em evidências em uma estimativa de probabilidade única e interpretável para a identificação precoce da dislexia, priorizando a transparência intrínseca do modelo e a utilidade clínica em detrimento de abordagens de "caixa-preta" opacas como uma especificação completa pronta para validação de Fase 5.

Carrie VanZant2026-09-28
💻 ciência da computação

Energy and Trust Aware Optimal Cluster-Based Routing in WSN using Lyrebird-Red Panda Optimization

Este artigo propõe um protocolo de Roteamento Baseado em Agrupamento Otimizado com Consciência de Energia e Confiança para Redes de Sensores Sem Fio (OCR-WSN) que utiliza o Algoritmo de Otimização do Panda Vermelho Assistido pelo Pássaro-Lir (LAROA) para otimizar a seleção de Cabeças de Agrupamento e caminhos de roteamento, aumentando assim a longevidade da rede e a Qualidade de Serviço ao equilibrar fatores como atraso, distância, energia e confiança.

Vikram Sadashiv Gawali, Sonali Kshirsagar2026-09-28
💻 ciência da computação

Evaluating the Generation and Detection of Arabic-Based Phishing Attacks Using LLMs

Este estudo demonstra empiricamente que os grandes modelos de linguagem podem gerar e-mails de phishing em árabe altamente convincentes que superam a detecção humana, enquanto classificadores baseados em LLM superam significativamente os humanos na identificação desses ataques culturalmente matizados, destacando a necessidade urgente de defesas de cibersegurança impulsionadas por IA na região do Golfo.

Amir Abdulhameed AlAmeeri, Mohammad Amin Kuhail2026-09-28
💻 ciência da computação

Multi-Scale Unsupervised Change Point Detection in Long-Term Urban Traffic Time Series: A Kernel-Based Framework Applied to Rotterdam

Este artigo apresenta uma estrutura genérica não supervisionada e baseada em kernel que combina indicadores de tráfego macroscópicos e microscópicos para detectar automaticamente e localizar espacialmente tanto interrupções generalizadas em toda a rede quanto mudanças comportamentais sutis e localizadas em séries temporais de tráfego urbano de longo prazo, conforme demonstrado por uma análise de sete anos dos dados de Roterdã.

Géraldine Viel, Irene Martínez, Ludovic Leclercq2026-09-28
💻 ciência da computação

SHIELD reduces information leakage in data splits through joint structural optimization

O artigo apresenta o SHIELD, um framework geral que otimiza conjuntamente restrições hierárquicas, de espaço de características e de distribuição para gerar divisões de dados conscientes de vazamento, permitindo, assim, uma avaliação de fora da distribuição mais rigorosa e realista de modelos de aprendizado de máquina em diversos domínios científicos.

Ayman Karaki, Marwan Khraisheh2026-09-28
💻 ciência da computação

Behavior–Transaction Relation Dual-Branch Hybrid Graph Neural Network for Joint Modeling of Address Behavior and Transaction Relations in Illicit Bitcoin Address Detection

Este artigo propõe o Behavior–Transaction Relation Dual-Branch Hybrid Graph Neural Network (BTR-DHGNN), um framework transdutivo que modela conjuntamente o comportamento de endereços e relações de transação explícitas com consciência de direção e fusão adaptativa para detectar eficazmente endereços ilícitos de Bitcoin, apesar do desequilíbrio de rótulos e das limitações do modelo UTXO.

Donghui Liu, Wendi Sun, Meiling Gao2026-09-28
💻 ciência da computação

Adaptive Trust-Aware Access Control and Interoperability Architecture for Distributed Healthcare Information Systems

Este artigo propõe uma arquitetura escalável, adaptável e consciente de confiança que aumenta a troca segura de informações em sistemas de saúde distribuídos ao equilibrar dinamicamente as decisões de controle de acesso entre o contexto clínico, a sensibilidade dos dados e a confiança institucional para garantir a interoperabilidade sem comprometer a privacidade do paciente ou a eficiência operacional.

Adiluzzaman Adiluzzaman2026-09-28