💻 计算机科学
A Severity-Calibrated Adversarial Benchmark for Federated Learning: From Label Corruption to Structured Model-Update Injection
本文引入了一个针对联邦学习的严重程度校准对抗基准，该基准在多种条件下评估了五类不同的攻击家族，证明了仅凭攻击强度不足以作为破坏程度的指标，且鲁棒的安全评估必须考虑攻击几何结构、恶意群体比例以及聚合规则。
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cs
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💻 计算机科学
How Far Can a Single Vector Carry a Language? Mechanistic Limits of Inference-Time Steering for Low-Resource Devanagari Languages
本文研究了利用大型多语言模型中的印地语表示，通过推理时转向（inference-time steering）生成低资源天那伽里字母语言（迈蒂利语、尼泊尔语和博杰普尔语）的机制极限，发现虽然单向量偏移可以诱导目标语言的遵循，但它不可避免地会导致流畅度崩溃，从而揭示了可转向性受限于线性可分性，而非模型的能力或词汇重叠。
💻 计算机科学
Trusting the Null: Positive-Control Fuzzing of Post-Quantum Decode and Verify Paths in Java
本文表明，尽管大规模模糊测试活动未在 Bouncy Castle 1.85 的后量子解码与验证路径中发现缺陷，但阳性对照方法通过成功揭示 Bouncy Castle 1.84 及多个 JDK 版本中的关键长度校验漏洞，验证了测试套件的有效性，并显示这些实现仅在检查的时机上存在差异，而非决策逻辑上的差异。
💻 计算机科学
Drosophila Connectome Topology Provides No Measurable Language- Model Advantage: A Preregistered Negative Experimental Program
这项预注册研究系统地测试了果蝇大脑拓扑结构是否能改进语言模型，并发现尽管采用了各种架构集成方式，但与随机、度匹配或原生基准相比，果蝇衍生的布线在降低负对数似然或提高联想检索方面并未提供可衡量的优势。
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Latent Attribution Regularization: Cross-Domain Attribution-Consistency Training for Stable NLP Explanations
本文介绍了潜在归因正则化（Latent Attribution Regularization, LAR），这是一种在训练阶段强制要求在语义保持不变的同义词替换下实现归因一致性的方法，证明了该方法在不损害模型准确性的情况下，显著提高了微调 Transformer 模型中基于梯度的解释的稳定性，同时也确立了适当的标记对齐对于准确衡量此类稳定性至关重要。
💻 计算机科学
TMB-CMSBT: A Block chain and Ensemble Learning Framework for Secure VM Management and Threat Detection
本文提出了 TMB-CMSBT，这是一个集成区块链技术与集成学习的新型框架，旨在通过增强云环境中的虚拟机管理安全性、用户身份验证和实时威胁检测，同时解决传统中心化系统的局限性。
💻 计算机科学
A Multi-Feature Fusion-Based Obfuscation-Resistant Malware Detection Scheme
本文提出了 TriFuseDroid，一种鲁棒的 Android 恶意软件检测方案，该方案分析了代码混淆对静态特征的影响，并采用多特征融合网络将具有韧性的静态视图转换为图像表示，从而在无需混淆训练样本的情况下，实现了针对多种混淆技术的高准确率和高泛化能力。
💻 计算机科学
The Efficacy of Artificial Intelligence Models in Diagnosing Knee Fractures from X-ray Images using Hybrid Attention Architecture
这项研究表明，包括利用多视图注意力机制的卷积神经网络（CNN）和视觉 Transformer 在内的十种多样化深度学习模型，在膝关节骨折 X 光片的诊断准确率和处理速度方面均表现出色，这表明它们具有作为临床决策支持工具的强大潜力，甚至在资源有限的环境中也是如此。
💻 计算机科学
Development of a Data-Driven Class and Thesis/Capstone Defense Scheduling Decision Support System for Higher Education
本研究提出了一种基于 Web 的决策支持系统，该系统通过具备约束感知能力的基于规则的工作流，将课程与论文/毕业设计答辩调度进行集成，并在两所高等教育机构的部署中展示了极高的用户满意度与运营效率。
💻 计算机科学
A Multimodal Deep Learning Approach for Robust Structural Health Monitoring of Bridges Using Sensor and Visual Data Fusion
本文提出了一种鲁棒的多模态深度学习框架，该框架将基于卷积神经网络（CNN）的视觉裂缝检测与经由长短期记忆网络（LSTM）处理的传感器时间序列数据进行融合，旨在克服单模态方法的泛化局限性，在智慧城市可持续桥梁健康监测中实现了94%的总体准确率并提升了召回率。