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💻 ciência da computação

Labelled-Metadata Channels and Declarative Payload Phrasing in Hidden Prompt Injection: A Cross-Format Measurement Study

Este artigo apresenta um estudo de medição cross-format demonstrando que as vulnerabilidades de injeção indireta de prompt frequentemente decorrem de falhas nos pipelines de extração em sanitizar payloads ocultos incorporados em metadados, cabeçalhos binários e campos estruturados através de diversos formatos de arquivo, em vez da interpretação do conteúdo pelos próprios LLMs.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 ciência da computação

The Claim-to-Action Gap: Measuring How Misinformation Turns False State into Tool Calls in Tool-Using LLM Agents

Este artigo introduz um novo framework para medir a lacuna "da afirmação à ação" em agentes de LLM que utilizam ferramentas, demonstrando que afirmações falsas desencadeiam ações prejudiciais no mundo real em quase 70% dos ensaios, uma vulnerabilidade que é efetivamente neutralizada (reduzindo a taxa de ação para 0%) ao implementar uma etapa de verificação recomendada pela OWASP antes da execução.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 ciência da computação

Factorial Benchmarking of Exact and Finite-Shot Gradient Resolvability in a Four-Qubit Hybrid Quantum Neural Network

Este estudo emprega um delineamento fatorial 2³ completo para avaliar uma rede neural quântica híbrida de quatro qubits, revelando que, embora interações estruturais e de objetivos específicas influenciem significativamente a magnitude do gradiente exato, seus efeitos sob condições de disparos finitos permanecem estatisticamente ambíguos e ainda não demonstram sucesso de otimização ou vantagens de hardware.

Brandon Shen2026-08-11
💻 ciência da computação

The Intent Gap: A Taxonomy of Real-User Failure Modes in Frontier AI Agents

Este artigo identifica um "hiato de intenção" crítico onde modelos de IA de fronteira falham em satisfazer as necessidades reais dos usuários apesar da conformidade literal ao comando, revelando que os atuais benchmarks projetados por pesquisadores perdem essas falhas relevantes para a implementação porque os usuários reais raramente verbalizam sua insatisfação, um fenôomeno que o autor quantifica através de uma nova taxonomia derivada da mineração de corpora de conversas em larga escala.

Kanupriya Yakhmi2026-08-11
💻 ciência da computação

HABIT: A Self-Evolving AI-Agent Harness for GUI-Based CAE Software---Application to Aerospace

Este artigo apresenta o HABIT, um harness de agente de IA autoevoluível e agnóstico a hospedeiro projetado para automatizar fluxos de trabalho complexos de CAE baseados em GUI na indústria aeroespacial, sincronizando chamadas de ferramentas confiáveis com estados de software em tempo real e adaptando-se continuamente aos hábitos do usuário por meio de um sistema de aprendizado orientado por memória.

Shaoqi WU, Jingyi LI, Jiayi YAO, Xingyuan JU2026-08-11
💻 ciência da computação

A Hybrid Graph Neural Network Approach for Fraud Detection in Financial Transactions

Este artigo propõe um novo framework de rede neural de grafos híbrida que integra Redes Convolucionais de Grafos, Redes de Atenção de Grafos, Transformers de Grafos e o aprimoramento de características baseado em wavelet para capturar padrões estruturais e espectrais multiescala, superando significativamente os métodos existentes na detecção de fraudes financeiras complexas com alta precisão e escalabilidade.

Mohamed Hechmi2026-08-11
💻 ciência da computação

A PINN Approach for Solving Singularly Perturbed Parabolic Partial Differential Equations with Two Small Parameters

Este artigo propõe dois modelos de Redes Neurais Informadas pela Física, o DeepXDE e uma implementação bruta em PyTorch, para resolver eficazmente equações diferenciais parciais parabólicas singularmente perturbadas com dois parâmetros pequenos, abordando as limitações dos métodos numéricos padrão na captura de camadas de contorno e interiores.

Archishman Nag, Akmal Raza, Arshad Khan2026-08-11
💻 ciência da computação

Feature-Reduced IoT Intrusion Detection Using Clustering-Based Mutual Information and Meta-Heuristic CNN Optimization

Este artigo propõe um pipeline de detecção de intrusão em IoT computacionalmente eficiente que integra uma estratégia de balanceamento híbrida SMOTE-ENN-LOF, um algoritmo de seleção de características baseado em agrupamento por informação mútua (BBFS) e redes neurais convolucionais 1D otimizadas por Hunger Games Search para alcançar a detecção de ataques confiável com conjuntos de características reduzidos e arquiteturas de modelos compactas através de diversos conjuntos de dados de IoT.

S KUMAR REDDY MALLIDI, Rajeswara Rao Ramisetty2026-08-11
💻 ciência da computação

Explainable Hybrid ConvNeXt–Vision Transformer Model for Pneumonia Detection from Chest X-ray Images

Este artigo propõe um framework de aprendizado profundo híbrido e explicável combinando ConvNeXt-Base com CBAM e Vision Transformer (ViT-B/16) que alcança uma precisão superior na detecção de pneumonia (94,03%) e interpretabilidade em imagens de raio-X de tórax em comparação com modelos de linha de base existentes.

Israt Fatema Shorna, Sadek Al Prince, Aziz Misher Mishu, Gazi Mehraj Sakib, Fairuz Aman2026-08-11