الأبحاث في مجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)
-
تقدير انحراف المعايرة في اختبارات السمع المتنقلة عبر قياس شدة الصوت الفئوي
2026 | المؤلف: Chen Xu وآخرون | المجلة: International Journal of Audiology | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تركز هذه الدراسة على تحسين تقييمات السمع المعتمدة على الهواتف الذكية من خلال تقدير انحرافات المعايرة عبر مقياس شدة الصوت الفئوي (CLS). قامت الدراسة بمحاكاة انحرافات المعايرة من توزيع غاوسي ووضعت نموذجين تنبؤيين – نموذج انحدار بايزي ونموذج أقرب جار – باستخدام معلمات مستمدة من CLS من مجموعة بيانات تضم 847 مشاركًا (متوسط العمر 70.0…
-
التعميم خارج التوزيع في السلاسل الزمنية: استعراض
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات المرتبطة بالتعميم خارج التوزيع (OOD) في بيانات السلاسل الزمنية، لا سيما في البيئات الديناميكية والمتطورة. يسلط الضوء على التعقيدات الناشئة من تحولات التوزيع، والميزات الكامنة، والديناميات التعليمية غير الثابتة التي تعقد جهود التعميم OOD. يقدم المؤلفون مراجعة شاملة للمنهجيات في هذا المجال، منظمة حول ثلاثة أبعاد رئيسية: توزيع…
-
نظام بيومتري متعدد الوسائط آمن وقابل للتفسير باستخدام دمج موثوق يعتمد على الثقة للوجه وبصمة الإصبع
2026 | المؤلف: Pavani Chitrapu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تتناول ورقة البحث تطوير إطار عمل موثوق وقابل للتفسير للمصادقة البيومترية متعددة الوسائط يستفيد من التعلم العميق لتعزيز الدقة والموثوقية. تعمل البيومترية متعددة الوسائط، التي تدمج خصائص بيومترية متعددة، على تحسين أمان المصادقة ولكنها تقدم تعقيدات بسبب الحاجة إلى مستشعرات متعددة وطرق استخراج ميزات متطورة. غالبًا ما تنتج الطرق التقليدية تمثيلات محددة للنوع تفتقر إلى…
-
UbiQTree: تحديد عدم اليقين في XAI باستخدام مجموعات الأشجار
2026 | المؤلف: Akshat Dubey وآخرون | المجلة: Patterns | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تناقش هذه القسم أهمية تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، وبشكل خاص تفسيرات شابلي الإضافية (SHAP)، في تفسير نماذج الأشجار التجميعية، وخاصة في مجال الرعاية الصحية. يبرز المؤلفون قيدًا حاسمًا لقيم SHAP، التي غالبًا ما تُقدم كتقديرات نقطية تتجاهل عدم اليقين الكامن الناجم عن مصادر عشوائية (ضوضاء غير قابلة للتقليل) ومعرفية (ندرة البيانات). لمعالجة ذلك،…
-
إطار هجين مصنف فعال للكشف عن البرمجيات الضارة في إنترنت الأشياء على نظام أندرويد
2026 | المؤلف: Nahla Hafez Saeed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم البحث إطار عمل هجين لاكتشاف البرمجيات الضارة مصمم للأجهزة الذكية التي تعمل بنظام أندرويد، يجمع بين منهجيات التحليل الثابت والديناميكي. يستخدم هذا الإطار مصنف الغابة العشوائية، المحسن من خلال ضبط المعلمات بشكل منهجي، ويستخدم آلية تصنيف مزدوجة تعتمد على مكسب المعلومات ومؤشر جيني لاختيار الميزات الأكثر صلة. تم تقييم الإطار عبر أربعة مجموعات بيانات…
-
عينات مولدة بواسطة LLM لاكتشاف البرمجيات الضارة على أندرويد
2026 | المؤلف: Nik Rollinson وآخرون | المجلة: Digital | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تبحث الدراسة في إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وبشكل خاص نسخة معدلة من GPT-4.1-mini، لتوليد سجلات جدولية منظمة لاكتشاف البرمجيات الخبيثة على نظام أندرويد، مع التركيز على ثلاث عائلات من البرمجيات الخبيثة: BankBot وLocker/SLocker وAirpush/StopSMS. تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها البرمجيات الخبيثة المتطورة على نظام أندرويد، والتي تعقد طرق الكشف التقليدية، وتستكشف استخدام البيانات الاصطناعية…
-
التعرف البصري على الموسيقى لكامل الصفحة من النهاية إلى النهاية لموسيقى البيانو
2026 | المؤلف: Antonio Ríos-Vila وآخرون | المجلة: International Journal of Computer Vision | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث نظامًا جديدًا للتعرف على الموسيقى البصرية (OMR) من البداية إلى النهاية مصممًا لتحويل تخطيطات النوتات الموسيقية المعقدة مباشرة إلى تنسيقات رقمية، متجاوزًا قيود خطوط المعالجة التقليدية متعددة المراحل. يدمج النموذج المقترح الطبقات التلافيفية مع المحولات الذاتية الانحدار، مما يمكّنه من معالجة صفحات النوتات الموسيقية الكاملة وإخراج النسخ بتنسيق ترميز موسيقي. تستخدم منهجية…
-
تصنيف البرمجيات الضارة الموجهة للأمن السيبراني باستخدام ParaECA-LSTMNet مع إطار عمل هجين موجه بالاهتمام CNN-LSTM
2026 | المؤلف: Roise Uddin وآخرون | المجلة: Discover Analytics | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)إن الانتشار المستمر للبرمجيات الضارة يقدم تحديات كبيرة للبنية التحتية الرقمية، مع ظهور ملايين من المتغيرات الجديدة كل عام. تواجه أنظمة الكشف التقليدية، وخاصة أدوات مكافحة الفيروسات المعتمدة على التوقيع، صعوبة في مواكبة ذلك بسبب تقنيات التهرب المتطورة التي تستخدمها هذه البرامج الضارة، مثل التعتيم والتعددية الشكل. بينما يتم استخدام طرق التحليل الثابت والديناميكي بشكل…
-
إطار تعلم عميق هرمي مع خسارة منتظمة مزدوجة لاكتشاف البرمجيات الخبيثة بشكل قوي وتصنيف العائلات
2026 | المؤلف: Shatha Abed Alsaedi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم البحث هيكلية تعلم عميق من مرحلتين هرمية مصممة لتحديد وتصنيف البرمجيات الضارة القابلة للتنفيذ (PE). المركز في هذا الإطار هو دالة خسارة DRBCE، التي تدمج بين الانتروبيا المتقاطعة الموزونة والتنظيم الطيفي لمعالجة عدم توازن الفئات وتعزيز قدرات التعميم. يتم هيكلة خط أنابيب الكشف كنموذج احتمالي متعدد المراحل، مما يسمح بتقييم انتشار الأخطاء من مراحل…
-
طريقة ذكية للكشف عن البرمجيات الخبيثة تعتمد على مقاطع الذاكرة
2026 | المؤلف: Songcheng Yu وآخرون | المجلة: Cybersecurity | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تتناول هذه الورقة البحثية قيود تقنيات الكشف التقليدية عن البرمجيات الضارة، لا سيما في سياق تطور متغيرات البرمجيات الضارة. لتعزيز قدرات الكشف، يقترح المؤلفون خوارزمية كشف ذكية تستخدم شبكة عصبية تلافيفية أحادية البعد (1D CNN) تعالج تسلسلات بايت الذاكرة الخام، المشار إليها بمقاطع الذاكرة. تقضي هذه الطريقة الآلية الشاملة على الحاجة إلى هندسة الميزات اليدوية،…