tema

#graph-neural-network

3 publicações marcadas com esta tag.

panoramaOS-2026-506 · 2026-09-25

Pesquisa mostra que calibradores de detecção de malware por grafo erram mais quando aparece um tipo de malware novo

Pesquisadores testaram classificadores de malware baseados em redes neurais de grafo (GNN) no dataset MalNet-Tiny e mostraram que calibradores pós-hoc, usados para tornar o nível de confiança do modelo mais confiável, degradam quando o malware pertence a um tipo nunca visto no ajuste de calibração. A equipe propõe um mecanismo de fallback que detecta quando uma amostra está fora do suporte conhecido e reverte para um calibrador mais genérico, recuperando boa parte da perda de confiabilidade.

#deteccao-de-malware #graph-neural-network #calibracao-de-modelo #robustez-de-ml #artigo-cientifico

Fonte ↗

panoramaOS-2026-110 · 2026-07-30

WPNet: rede neural com grafos aprende o "problema da palavra" e quebra criptossistema baseado em grupos não abelianos

Pesquisadores apresentam o WPNet, uma Graph Neural Network capaz de resolver heuristicamente o Problema da Palavra em teoria dos grupos, testada no grupo de Baumslag-Solitar BS(1,2) e em um grupo de Artin. Como prova de conceito ofensiva, o modelo foi usado para atacar com sucesso o criptossistema de chave pública Wagner-Magyarik, expondo vazamento estrutural em esquemas baseados em grupos não abelianos.

#artigo-cientifico #criptoanalise #pos-quantica #ia-como-ferramenta #teoria-de-grupos #graph-neural-network #wagner-magyarik

Fonte ↗

panoramaOS-2026-076 · 2026-07-23

FedLSG usa LLM em arquitetura student-teacher para defender aprendizado federado em grafos contra backdoor

O FedLSG e apresentado como o primeiro framework a integrar LLMs na defesa contra ataques de backdoor em Redes Neurais de Grafos Federadas (FedGNNs), traduzindo estruturas de grafo e comportamento de clientes para linguagem natural de modo que um LLM possa avaliar semanticamente se uma atualizacao e maliciosa. A motivacao e que defesas baseadas em regras fixas sao vulneraveis a gatilhos furtivos justamente por nao entenderem o significado semantico dos padroes que estao filtrando.

#backdoor #federated-learning #defesa #artigo-cientifico #graph-neural-network

Fonte ↗