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💻 ciência da computação

Galois-Theoretic Quantum Nash Learning: Fundamental Obstructions and Quantum Braiding Solutions

Este artigo introduz o Aprendizado de Nash Quântico Teórico-Galois (GT-QNL), um framework que prova que otimizadores clássicos falham em encontrar Equilíbrios de Nash Quânticos em paisagens algébricas não solúveis devido ao teorema de Abel-Ruffini, enquanto um novo algoritmo de trançamento quântico supera essa obstrução ao realizar fisicamente ações de grupos de Galois para garantir a convergência.

Parham Ghayour2026-08-25
💻 ciência da computação

Routing Layer Attacks in Low-Power IoT Networks: A Topology- and Mobility-Aware Dataset Generation and Machine Learning Benchmarking Study

Este artigo apresenta um estudo abrangente, baseado em simulação, que gera um conjunto de dados rotulado de cinco ataques representativos da camada de roteamento RPL através de diversos cenários de topologia e mobilidade usando Contiki-NG, extraindo mais de 50 características para estabelecer um benchmark reprodutível para o desenvolvimento e avaliação de sistemas de detecção de aprendizado de máquina conscientes da topologia em redes IoT de baixa potência.

Mahmoud Mohammed Yousef elbaradie, afaf Mousa, Gamal Farouk2026-08-25
💻 ciência da computação

A Graph-based Decomposition Framework for Flow-based Charging Station Location Problems

Este artigo propõe um framework de decomposição baseado em grafos que aumenta a eficiência computacional e a escalabilidade da resolução de problemas de localização de estações de carregamento baseados em fluxo em redes de transporte de larga escala ao particionar a rede em subproblemas menores, resolvê-los individualmente e refinar os resultados agregados.

Jingyu Xiang, Paula Carroll, Annunziata Esposito Amideo2026-08-25
💻 ciência da computação

Lightweight Blockchain Verification for IoT: ARust-Python Hybrid Approach with 4.35×Throughput Gain and 75% Energy Reduction

Este artigo apresenta um mecanismo de verificação SPV híbrido Rust-Python para IoT que alcança um aumento de 4,35× no throughput e até 75% de redução de energia em dispositivos com recursos limitados ao mitigar a latência de coleta de lixo e riscos de memória por meio de uma arquitetia de streaming mapeada em memória.

Cemalettin Yılmaz, Ramin Abbaszadi2026-08-25
💻 ciência da computação

ZBA-SU: A Novel Zero-Knowledge-Proof and Blockchain Integrated Methodology for Secure IoT Software Updates

O artigo propõe o ZBA-SU, um novo framework que integra provas de conhecimento zero, blockchain e criptografia baseada em atributos de política de texto cifrado para fornecer atualizações de software seguras, preservadoras de privacidade e escaláveis para dispositivos IoT, ao mesmo tempo em que mitiga dependências de confiança centralizadas e vazamento de atributos.

Yan Hu, Xiaole Duan, Yi Pan, Zhu Zhao2026-08-25
💻 ciência da computação

Selective Risk Control for LLM Decision Agents under Uncertainty

Este artigo avalia o controle de risco seletivo para agentes de decisão baseados em LLM sob incerteza, constatando que, embora a crítica adversária vinculativa atue como um portão conservador eficaz para casos de alto risco quando a abstenção é barata, ela não melhora inerentemente a qualidade da decisão ativa e deve ser vista como uma camada de adiamento ajustável em vez de uma substituição superior para políticas mais simples.

Adam Guerin2026-08-25
💻 ciência da computação

An Imbalance-Resilient Network Intrusion Detection Framework Using TVAE-Based Data Augmentation and Stacked Ensemble

Este artigo propõe um framework de detecção de intrusão em rede resiliente ao desequilíbrio que combina seleção de características otimizada, aumento de dados baseado em TVAE para classes minoritárias e uma estratégia de aprendizado de conjunto empilhado para alcançar alta precisão e robustez na detecção de ataques cibernéticos comuns e raros no conjunto de dados CSE-CIC-IDS2018.

Anup Mathew Abraham, Mathusoothana S Kumar2026-08-25
💻 ciência da computação

FuMO-Edge: Interval Type-2 Fuzzy Logic with NSGA-II for Multi-Objective Workload Orchestration in Mobile Edge Computing

Este artigo propõe o FuMO-Edge, um orquestrador de computação de borda móvel on-line que integra a lógica fuzzy do Tipo-2 com o NSGA-II para otimizar o posicionamento de tarefas sob incerteza, demonstrando reduções significativas no tempo de serviço e nas taxas de falha em comparação com as linhas de base existentes do tipo-1, particularmente em cenários de dispositivos de alta densidade.

chunmao jiang, bo sun, ruyi ye, hao zhang2026-08-25
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Proactive Ransomware Family Detection from Pre-Encryption API Behavior Using ANN–LightGBM Stacking

Este estudo demonstra que um modelo de empilhamento (stacking) heterogêneo ANN–LightGBM, utilizando 23 indicadores de Windows API pré-criptografia, pode alcançar alta precisão (95,20%) na classificação de famílias de ransomware e softwares benignos, oferecendo um mecanismo de defesa proativo que supera arquiteturas neurais isoladas, ao mesmo tempo em que destaca a necessidade de validação externa adicional.

Omar Said Kamel¹, Hamada Nayel¹˒², Rasha Orban¹2026-08-25
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ST-GAIN+: A Spatiotemporal Generative Adversarial Network for Missing Solar Irradiance Data Imputation

Este artigo propõe o ST-GAIN+, uma rede adversária generativa espaço-temporal híbrida que integra redes convolucionais temporais, mecanismos de atenção dupla e estimativa de incerteza bayesiana para alcançar a imputação robusta e precisa de dados de irradiância solar através de várias taxas de ausência e conjuntos de dados do mundo real.

Hamood Alfahdi, Hitham Alhussain, Hilmi Hasan, Ahmed Omer Ismail, Sallam O. F. Khairy, Shamsuddeen Adamu, Ismail Said Al (…)2026-08-25