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Este artigo propõe o GTAN, uma Rede de Atenção Gráfica-Temporal que combina codificadores de Convolução Temporal e de Atenção em Grafo com uma Perda Contrastiva Focal para detectar eficazmente ataques de intrusão raros em tráfegos de Sistemas Ciber-Físicos altamente desbalanceados, modelando tanto sequências temporais quanto relações topológicas.
Este artigo propõe o SPAT-UAD, um framework de detecção de informações falsas robusto que integra treinamento adversarial preservador de semântica com tomada de decisão adaptativa consciente de incerteza para superar significativamente os baselines existentes no tratamento de variações superficiais e na melhoria da confiabilidade do modelo em múltiplos conjuntos de dados.
Este artigo apresenta o Symbolic Log Shield, uma estrutura neurosimbólica que mitiga significativamente a vulnerabilidade de Grandes Modelos de Linguagem a ataques de jailbreak adversários em classificação de logs de rede, restaurando efetivamente e até mesmo aumentando seu desempenho de detecção de anomalias a partir de níveis severamente degradados.
Este artigo apresenta uma estrutura baseada em dados para os satélites LEO do LAPAN-IPB que combina um preditor de voltagem híbrido SARIMAX-LSTM e um classificador Random Forest para gerar recomendações de missão auditáveis e baseadas em evidências, substituindo assim a dependência da experiência não documentada do operador por um processo de agendamento reprodutível e objetivo.
O artigo propõe o MRT, um framework de reconhecimento de texto em cenas que combina o Mamba com Atenção de Vizinhança para uma agregação espacial local eficiente com um Transformer Reutilizável de pesos compartilhados para contexto global bidirecional, alcançando compensações de precisão-eficiência superiores em múltiplos benchmarks.
Esta revisão sistemática analisa arquiteturas, aplicações e desafios de aprendizado federado para detecção distribuída de ameaças cibernéticas, destacando a mudança em direção a modelos descentralizados para abordar limitações de privacidade e largura de banda, ao mesmo tempo em que identifica dados não-IID e ataques adversários como barreiras críticas para uma implementação eficaz.
Este artigo propõe um método de agrupamento multivisão de etapa única rápido que unifica o agrupamento espectral e a fatoração de matriz não negativa com regularização de log-determinante de tensor para capturar efetivamente correlações de ordem superior entre visões e alcançar desempenho e escalabilidade superiores em comparação com os métodos de estado da arte.
Este artigo propõe um modelo REAE-LTransformer otimizado pelo algoritmo de Metaheurística Inteligente de Quatro Vetores Melhorado (IFVIM) para prever com precisão a vida útil remanescente de baterias de íons de lítio ao extrair eficazmente características de degradação, capturar dependências de longo prazo e minimizar erros de previsão, alcançando desempenho superior com um MAE abaixo de 0,024 e R² excedendo 0,99 em múltiplos conjuntos de dados.
Este artigo propõe um módulo de associação guiado pela aparência baseado em XGBoost, leve, que integra descritores de cor, gradiente e morfologia ao framework SORT para reduzir significamente as trocas de identidade e melhorar a precisão do rastreamento para peixes densamente estocados em monitoramento subaquático em tempo real.
Este artigo propõe um framework de criptografia híbrida escalável que combina um Mapa Logístico derivado de senha para geração de chave caótica, uma Cifra de Hill Unimodular dinâmica para a construção de matrizes inversíveis de grande escala e AES-CBC para fornecer segurança robusta e independente de formato para arquivos binários universais com entropia quase ideal e forte resistência a ataques criptanalíticos.