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💻 computer science

Behavioral Anomaly Detection and Malicious Service Identification in the Tor Network Using Deep Learning

Este artigo propõe o MBRD-Tor, um framework de aprendizado profundo de três estágios que aborda os desafios de homogeneização de protocolos, ruído de criptografia e desequilíbrio extremo de classes na rede Tor ao fundir assinaturas comportamentais multiescala, empregar uma estimativa de qualidade baseada em ensemble para ponderação adaptativa e utilizar características sintéticas geradas por GAN para alcançar um desempenho superior na detecção de serviços maliciosos.

Amirhossein Saviz2026-07-21
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Comparative Performance of Frontier Large Language Models for Extracting High-Risk Pathologic Features from Unstructured Gastrointestinal Oncology Reports: A Systematic Benchmarking Study with Human and Traditional NLP Baselines

Este estudo de benchmarking sistemático demonstra que modelos multimodais de fronteira, particularmente o Gemini 2.5 Pro e o GPT-4o, superam significativamente tanto especialistas humanos sob pressão de tempo quanto baselines tradicionais de PLN na extração do status crítico de invasão perineural de relatórios de patologia gastrointestinal não estruturados, enquanto uma nova taxonomia de modos de falha fornece orientação acionável para a seleção de modelos com base em assinaturas de erro específicas.

Seher Siddiqui2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Stable and Budget-Feasible Coalition Formation for Clustered Federated Learning: A Hedonic Potential-Game Approach

Este artigo propõe uma estrutura de jogo de potencial hedônico para a formação de coalizões estáveis e orçamentariamente viáveis em aprendizado federado agrupado, provando a existência de partições de estabilidade de Nash e derivando garantias de eficiência de bem-estar que são empiricamente validadas como superiores ao compartilhamento de excedente igual em conjuntos de dados CIFAR-10.

Cengis Hasan2026-07-21
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A Multi-Model Hybrid Defense Approach Against White-box Adversarial Attacks in Computer Network Traffic

Este artigo propõe um mecanismo de defesa híbrido resiliente combinando Treinamento Adversário e Aumento de Dados Gaussiano para restaurar significativamente a acurácia de Sistemas de Detecção de Intrusão de Rede contra ataques adversários de Fast Gradient Sign Method e Carlini & Wagner, melhorando o desempenho pós-ataque de tão baixo quanto 26,49% para 96,57%.

Khushnaseeb Roshan2026-07-21
💻 computer science

Beyond Appearance: Intelligent Spatiotemporal Vision for Material-Aware Object Detection

Este artigo introduz um framework de fusão espaciotemporal que integra mapas de intensidade RGB multiespectrais com histogramas de fótons de tempo de voo direto para alcançar a detecção de objetos consciente de materiais, demonstrando alta precisão em localização, classificação e resistência a spoofing através de um pipeline de módulo duplo validado em objetos domésticos.

Deborah A. Minka2026-07-21
💻 computer science

Fixed-Point Integer Approximations for Square Root and Division on ESP32:A Benchmark-Driven Analysis

Este artigo avalia o desempenho de aproximações de inteiros de ponto fixo Q16 para raiz quadrada e divisão no ESP32-S3, demonstrando que uma tabela de consulta com interpolação supera significativamente as implementações natas de ponto flutuante de hardware em velocidade, mantendo alta precisão para aplicações embarcadas de recursos limitados.

Lucas Lima Freitag2026-07-21
💻 computer science

Advances in Factoring and Primality Testing: From Classical to Quantum Algorithms

Este artigo fornece uma revisão abrangente e uma análise comparativa de desempenho de algoritmos clássicos e quânticos para fatoração e testes de primalidade, concluindo que, embora métodos quânticos como o algoritmo de Shor ofereçam vantagens significativas para a fatoração, eles não proporcionam benefícios comparáveis para o teste de primalidade.

Anas A. Abudaqa, Nujud Alyami, Mostefa Kara, Farid Binbeshr, Muhammad Imam2026-07-21
💻 computer science

Evaluation of clustering methods for segmentation of hyperspectral remote sensing data

Este artigo avalia empiricamente vários métodos de agrupamento em dados de sensoriamento remoto hiperespectral, constatando que algoritmos baseados em centroides computacionalmente eficientes, como o K-Means, oferecem consistentemente o melhor equilíbrio de qualidade, robustez e velocidade em comparação com alternativas mais complexas quando combinados com uma redução de dimensionalidade eficaz.

Ehsan Farahbakhsh, Pulkit Sharma, Aman Agrawal, Rohitash Chandra2026-07-21
💻 computer science

The Scaffold Jump Pattern: Progressive, Evidence-Gated Fading of Human Roles in Artificial Intelligence Systems

Este artigo introduz o padrão de design "Scaffold Jump", um framework operacional que permite às organizações transitar sistemática e seguramente sistemas de IA da supervisão humana total para a autonomia, definindo quatro fases distintas vinculadas por transições baseadas em evidências que garantem que os limiares de desempenho sejam atingidos enquanto mantêm a responsabilidade e as restrições éticas.

Michael Sadowski2026-07-21