الأبحاث في مجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)
-
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…
-
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…
-
مقدرات قائمة على النسخ لتوصيف التفاعلات
2026 | المؤلف: Manuel Adams وآخرون | المجلة: Chaos An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)مفهوم النصوص، الذي تم تقديمه في عام 2009، يعمل كإطار لتحليل العلاقات الوظيفية بين سلاسل الزمن للأنظمة المتفاعلة من خلال العلاقات الجبرية بين الأنماط الترتيبية. على الرغم من إمكانياتها، لم يتم اعتماد مقدرات قائمة على النصوص لتقييم القوة، الاتجاه، وتعقيد التفاعلات على نطاق واسع في الدراسات التجريبية. تعيد هذه الورقة زيارة إطار النصوص وتطبق هذه…
-
دويت: تحسين مزدوج للتجميع المعزز لتوقعات السلاسل الزمنية المتعددة المتغيرات
2025 | المؤلف: Xiangfei Qiu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1 | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث DUET، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز توقعات السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات، حيث يتناول التحديات التي تطرحها الأنماط الزمنية غير المتجانسة والارتباطات المعقدة بين القنوات. يستخدم DUET نهج تجميع مزدوج، يتضمن وحدة تجميع زمنية (TCM) تصنف السلاسل الزمنية إلى توزيعات دقيقة. وهذا يسمح بتطبيق مستخلصات أنماط متخصصة مصممة لكل مجموعة، مما يعكس…
-
توليد بيانات سجلات الآبار والتعويض باستخدام الشبكات التنافسية التوليدية المعتمدة على التسلسل
2025 | المؤلف: Abdulrahman Al‐Fakih وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا يستخدم الشبكات التنافسية التوليدية القائمة على التسلسل (GANs) لتحسين تحليل بيانات سجلات الآبار، والتي تعتبر ضرورية لاستكشاف الهيدروكربونات. يتكون الإطار من نموذجين: شبكة GAN لسلاسل الزمن (TSGAN) لتوليد بيانات سجلات آبار اصطناعية وشبكة GAN للتسلسل (SeqGAN) لملء البيانات المفقودة. تم اختبارها على مجموعة بيانات من بحر الشمال، وتظهر الدراسة أن…
-
تعزيز اكتشاف البرمجيات الضارة باستخدام تقنيات اختيار الميزات والتقنيات القياسية مع نماذج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Rakibul Hasan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تتناول الدراسة التحدي المتزايد لاكتشاف البرمجيات الضارة في الأمن السيبراني من خلال تقييم آثار اختيار الميزات، وتوحيد الميزات، ونماذج التعلم الآلي (ML) المختلفة على أداء الاكتشاف. باستخدام مجموعة بيانات تصنيف ثنائية تتكون من 11,598 عينة و139 ميزة، تجري الأبحاث تجارب مع ثلاث تقنيات لتوحيد الميزات (بدون توحيد، والتطبيع، وتوحيد الحد الأدنى والحد الأقصى) وثلاث طرق…
-
الكشف عن البرمجيات الخبيثة الهجينة وتصنيفها باستخدام الشبكات العصبية العميقة
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل للتعلم العميق لاكتشاف البرمجيات الضارة على أندرويد، والذي يعالج بفعالية التحديات الكبيرة في المنهجيات الحالية، لا سيما فيما يتعلق بالتعتيم وقابلية التوسع وسط التطور السريع للتطبيقات. يستخدم النظام المقترح تحليلًا متعدد الأبعاد لأذونات أندرويد، والنوايا، واستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات، مما يسهل استخراج الميزات القوية حتى عند مواجهة الهندسة العكسية.…
-
التعلم العميق لتوقعات السلاسل الزمنية: مراجعة وتطبيقات في الجيوتقنية والعلوم الجيولوجية
2025 | المؤلف: Farid Fazel Mojtahedi وآخرون | المجلة: Archives of Computational Methods in Engineering | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه الورقة مراجعة شاملة لخوارزميات التعلم العميق (DL) المصممة لتوقع السلاسل الزمنية في مجالات الجيوتقنية والعلوم الجيولوجية. تسلط الضوء على فعالية طرق DL، وخاصة الشبكات العصبية التكرارية (RNNs) مثل الشبكات ذات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والنماذج الهجينة، في إدارة مجموعات البيانات المعقدة واستخراج الميزات ذات الصلة بشكل مستقل. تغطي…