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💻 ciência da computação

Adversarial Attack on Deep Learning Based Network Intrusion Detection Systems: An Empirical Analysis across Datasets and Features

Este artigo demonstra empiricamente que os sistemas de detecção de intrusão em redes baseados em aprendizagem profunda são altamente vulneráveis a ataques de evasão adversários através de diferentes conjuntos de dados e conjuntos de características, revelando que a vulnerabilidade é uma propriedade inerente à superfície de decisão aprendida, e não um problema específico de um conjunto de dados, e propõe um Índice de Vulnerabilidade de Características para identificar quais características de entrada são mais suscetíveis à perturbação.

Gundapu Thirupathi, V Thirupathi2026-10-19
💻 ciência da computação

Attack-aware Federated Learning via Prototype-guided Cross-cluster Knowledge Transfer for Label-space Heterogeneous Intrusion Detection

Este artigo propõe o Attack-Fed, um framework de aprendizado federado de dois níveis que aborda a heterogeneidade do espaço de rótulos na detecção de intrusão ao combinar agrupamento consciente de ataques com transferência de conhecimento entre clusters guiada por protótipos para permitir o aprendizado especializado enquanto se aproveita a expertise complementar de ataques.

Marwa Badrouni, Chaker Katar, Wissem Inoubli, Zahra Kodia2026-10-19
💻 ciência da computação

SBOM-Based Container Deployment Risk Assessment under Incomplete Runtime Observations

Este artigo propõe um método adaptativo baseado em SBOM para avaliar riscos de implantação de contêineres sob observações de tempo de execução incompletas, integrando múltiplas fontes de evidências para classificar a aplicabilidade de vulnerabilidades e priorizar custos de inspeção, alcançando taxas de conclusão de decisão e tempos de retenção reduzidos em comparação com abordagens de linha de base.

Byeongchan Park, Sun-Jip Kim2026-10-19
💻 ciência da computação

Approximation algorithm for the parallel-machine scheduling problem with multiple servers

Este artigo aborda o problema de escalonamento de máquinas paralelas idênticas com múltiplos servidores e tarefas não preemptivas para minimizar o tempo de conclusão ponderado total, apresentando uma formulação MIP indexada no tempo para soluções exatas e propondo uma heurística de Tempo de Processamento Ponderado Mais Curto (SWPT) que oferece limites de aproximação de pior caso comprováveis e demonstra alto desempenho empírico com um gap de otimalidade médio abaixo de 5%.

Guo-Sheng Liu, Ting-Ting Zheng, Fang-Qing Liu2026-10-19
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ANCHOR: An English-to-Chinese Transcreation Method for Transferring Check-Worthiness Estimation Data

O artigo propõe o ANCHOR, um método de transcriação adaptativa que classifica a dependência cultural para domesticar ou estrangeirizar dados de elegibilidade de verificação em inglês, transferindo efetivamente recursos anotados para o chinês enquanto preserva o escopo factual, a força da asserção e a precisão do rótulo.

Yinglong Yu, Fang Yuan, Yu Huang, Yuchang Duan, Zhengyi Lyu, Yu Wang2026-10-19
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mSITG-MD: A Metadata-Aware Particle Swarm Optimization Framework for Combinatorial Test Data Generation in IoT and Multimedia Systems

Este artigo apresenta o mSITG-MD, uma estrutura de Otimização por Enxame de Partículas consciente de metadados que melhora significativamente a eficiência, o tamanho e a validade da geração de dados de teste combinatórios para sistemas complexos de IoT e multimídia ao integrar modelagem de parâmetros específicos do domínio, tratamento de restrições e poda dinâmica do espaço de busca.

Mohammad Naderuzzaman, Mohammod Abul Kashem, Nadiba Zaman Kaifa2026-10-19
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EchoMed Agent: A Foundation Model–Based Agentic Framework for Echocardiographic Left Ventricular Segmentation and Functional Assessment

O EchoMed Agent é um framework de agente baseado em modelo de fundação que combina um modelo de segmentação de vídeo MedSAM2 adaptado por baixo posto com uma interface de roteamento de ferramentas GPT-5.2 e um módulo de regressão de eixo leve para alcançar uma segmentação do ventrículo esquerdo e estimativa da fração de ejeção precisas, com poucos disparos e adaptáveis entre diferentes centros clínicos.

Leshan Sun, Juan Farina, Songlin Zhao, Shuoyang Wei, Yuzhen Ding, Reza Arsanjani, Win-Kuang Shen, Wei Liu2026-10-19
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Voice Design Compass: Guidance for Developing and Reflecting on Voice Concepts for Embodied Characters

Este artigo apresenta o Voice Design Compass, um framework conceitual desenvolvido por meio de revisão de especialistas para orientar designers na criação, documentação e reflexão sistemática de conceitos de voz para personagens incorporados, a fim de garantir escolhas intencionais e evitar estereotipagem não pretendida.

Johanna Magdalena Kuch, Anna Lea Reinwarth, Bernhard Hilpert, Laura Kanschat, Tanja Schneeberger, Elisabeth André2026-10-19
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Spatial Structure in UAV Visual Geolocalization: Controlled Evaluation of Descriptor Pooling and Geographic Index Partitioning

Este artigo desafia duas suposições comuns em geolocalização visual de UAV ao demonstrar, por meio de experimentos controlados em dados sintéticos e de voo real, que nem o agrupamento de descritores estruturados radialmente nem o particionamento de índice geográfico melhoram o desempenho, sendo que este último na verdade degrada a precisão e a eficiência, enquanto um índice plano simples com um token de classe de 384 dimensões alcança uma localização robusta em hardware embarcado.

Ivan Suchý, Michal Turčaník2026-10-19
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Limiting Cross-Session Reuse of Table-Specific Attack Information: Session Diversification of S-Boxes with Per-Instance Cryptographic Guarantees

Este artigo introduz o QSD-SBox, um esquema de diversificação de sessão que constrói S-boxes (8×8) únicas para cada sessão usando permutações afins derivadas de sementes para prevenir efetivamente o reuso entre sessões de informações de ataque específicas de tabelas, mantendo garantias criptográficas rigorosas por instância sem sobrecarga de busca em tempo de execução.

Annas Malik, Ghulam Mustafa, You-Rak Choi, Ki-Il Kim2026-10-19