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An Explainable AI Audit of Temporal Signatures in Botnetand Multi-Vector Cyber-Attacks

Este artigo demonstra que, embora detectores de intrusão de aprendizado de máquina de alta precisão exibam uma fraca transferibilidade entre domínios devido a assinaturas temporais distintas para ataques de botnet e multivetoriais, a aplicação de uma estrutura de inteligência artificial explicável multimétodo identifica com sucesso um conjunto robusto e de consenso de características temporais que transforma modelos de caixa preta em evidências auditáveis e transferíveis para uma detecção de intrusão confiável.

Gizachew Teshome Habtamu, Shahzad Ahmed2026-08-13

💻 ciência da computação

Machine learning reduces audit detection risk in 3.3 million public sector general ledger transactions

Este estudo demonstra que uma nova estrutura de aprendizado de máquina de quatro camadas, validada contra 3,3 milhões de transações reais do setor público e relatórios de auditoria oficiais, supera significativamente a Amostragem de Unidade Monetária tradicional ao reduzir o risco de detecção de auditoria de mais de 38% para 2,01%, enquanto reduz o tempo de processamento em 98,7%.

Tsetsegjargal Ulambayar, Oyunbileg Pagjii, Oyuntsetseg Luvsandash, Gantulga Garamdorj, Chimedtsogzol Sangajav2026-08-13

💻 ciência da computação

Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Distributed Zero Trust Architectures in Global Financial Ecosystems

Este artigo propõe o AMADRL-ZTA, uma arquitetura de Zero Trust distribuída que utiliza aprendizado por reforço profundo multiagente adaptativo para aumentar significativamente a detecção de ameaças, reduzir os tempos de resposta e melhorar a adaptabilidade de políticas para proteger ecossistemas financeiros globais contra ataques cibernéticos sofisticados.

Ankur Mahida2026-08-13

💻 ciência da computação

Boundary-Based Stability Monitoring of DDoS-Induced Structural Stress in Networked Systems

Este artigo propõe uma estrutura matemática para a detecção precoce de DDoS que utiliza um funcional de estabilidade e um operador de distorção para medir a distância do tráfego de rede em relação a um domínio de estabilidade teórico, oferecendo uma alternativa mais interpretável e robusta aos métodos tradicionais de monitoramento baseados em limiares.

Abdullah M. Almarashi2026-08-13

💻 ciência da computação

Causal Transformer: Scaling Gradient-Based Causal Discovery to 500 Variables

O artigo apresenta o Causal Transformer (CT), uma arquitetura de autoatenção que supera as limitações de dimensionalidade dos métodos baseados em gradiente existentes para permitir a descoberta causal robusta no regime de 200–500 variáveis, identificando com sucesso redes de drivers de câncer biologicamente validadas em hardware de consumo onde abordagens anteriores falham.

Shuaidong Gao2026-08-13

💻 ciência da computação

Classification of High-Risk Paratransit Drivers Using Ensemble Machine Learning

Este estudo utiliza um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina, com a Regressão Logística emergindo como o modelo mais eficaz, para classificar motoristas de paratransporte de alto risco em Gazipur, Bangladesh, baseando-se em fatores socioeconômicos e operacionais, oferecendo assim às autoridades de transporte uma ferramenta baseada em dados para intervenções de segurança direcionadas.

Md Sifat Bin Siraj, Shumaila Noor, Md Emon Miah, Md Jubayadul Islam, Saifullah Mahmud, Jannatul Ferdous, Sk. Md. Ahaduz2026-08-13

💻 ciência da computação

PV Defect Detection Network Equipped with Novel Decoupled Downsampling, Mixed Attention and Heterogeneous Convolution Modules

Este artigo propõe o CCM-YOLO, um modelo de detecção de defeitos fotovoltaicos leve e preciso que utiliza imagens de luz visível e integra novos módulos de subamostragem desacoplada, atenção mista e convolução heterogênea para reduzir significativamente o custo computacional, ao mesmo tempo em que supera os métodos de última geração tanto em precisão quanto em eficiência de modelo.

Ling Zhu, Jianyu Cheng, Guangyu Liu2026-08-13

💻 ciência da computação

Ancient Painting Garment Inpainting via Garment Structure Guidance and Garment Region-Reweighted Flow Matching

Este artigo propõe uma estrutura de dois estágios combinando orientação de Fashion LoRA e Garment Region-Reweighted Flow Matching para abordar a degradação estrutural e textural de vestimentas em pinturas antigas, melhorando significamente a qualidade da restauração e fornecendo candidatos digitais auditáveis e com restrição estrutural para a preservação do patrimônio cultural.

Jinjing Yu, Juan Chai, Xiyue Zhang, Rong Fu, Kaixuan Liu2026-08-13

💻 ciência da computação

RAGtio: A Modular Framework for Systematic Evaluation of Hybrid Retrieval-Augmented Generation Pipelines

Este artigo apresenta o RAGtio, um framework modular e de código aberto construído sobre Haystack e Qdrant que permite a avaliação sistemática e reprodutível de pipelines de recuperação de RAG híbridos no domínio biomédico por meio de modos de avaliação duplos e interfaces acessíveis tanto para usuários técnicos quanto não técnicos.

Annamaria Defilippo, Nicola Procopio, Pietro Hiram Guzzi, Pierangelo Veltri, Patrizia Vizza2026-08-13

💻 ciência da computação

Explainable Multi-Agent AI Systems for Intelligent Software Engineering and Business Automation

Este artigo apresenta o XCognitive SwarmNet, uma estrutura de múltiplos agentes baseada em enxame cognitivo que integra raciocínio colaborativo, inteligência de decisão explicável e simulação de gêmeo digital para aumentar significativamente a precisão, a qualidade, a eficiência e a transparência da engenharia de software e da automação de negócios orientadas por IA para a Indústria 4.0.

Aashish Baldwa, Devang Upadhyay, Premal Bhatt, Pratham Bhatt, Nebojsa Bacanin, Milica Djuric Jovicic, Bosko Nikolic2026-08-13

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