Thanh Le; Takeshi Matsumura; Yusheng Ji; John C. S. Lui
Summary
This paper introduces the first formal verification framework for deep learning-based power allocation in multi-cell massive MIMO, using DeepPoly bound propagation to certify robustness against adversarial perturbations. It demonstrates th…
Method
Penulis memodelkan kemampuan penyerang menggunakan batasan hyper-rectangle pada perturbasinya. Secara formal, untuk masukan $x$ dan perturbasi $\delta$, penyerang dapat memilih $\…
Results
Evaluasi pada dataset yang tersedia untuk umum untuk alokasi daya pada massive MIMO multi-sel menunjukkan bahwa model yang terlatih dengan baik dapat menjamin ketangguhan lokal pada perturbasi lokasi…
Filip Lemic; Andra Blaga; Francesco Devoti; Guillermo Encinas Lago; Jan Adler; Amitha Mayya; Padmanava Sen; Giorgos Str…
Summary
This manuscript proposes a unified system architecture and evaluation methodology for AI-native ISAC, formalizing the design space of closed-loop sensing-communication systems and introducing a three-stage validation pipeline from bounds a…
Method
Penulis memformalkan ruang desain ISAC loop tertutup dan mengusulkan pipeline validasi tiga tahap: 1. **Analisis batas dan kelayakan** — Menetapkan batas kinerja teoretis dan kond…
Results
Naskah ini menyajikan arsitektur terpadu dan metodologi evaluasi sebagai kontribusi konseptual dan prosedural, bukan melaporkan hasil eksperimen dari satu penerapan. Karena itu, hasilnya adalah ruang…
Bernhard Degen; Bas Palinckx; Mattijs Jonker; Roland van Rijswijk-Deij; Raffaele Sommese
Summary
This paper presents a novel approach using anycast amplification honeypots to estimate a lower bound on the number of networks generating spoofed DRDoS traffic. Analyzing 287 days of attacks, the authors find that at least 21.0% of attacks…
Method
Penulis menggunakan infrastruktur anycast honeypot global yang dirancang untuk menarik lalu lintas serangan amplifikasi. Anycast memungkinkan beberapa honeypot fisik berbagi alama…
Results
Menganalisis 287 hari serangan amplifikasi, penulis menemukan bahwa setidaknya 21,0% serangan berasal dari beberapa lokasi jaringan. Ini berarti bahwa untuk lebih dari seperlima serangan, lalu lintas…
E. M. Castro Barbero; P. de las Heras Quirós; F. J. Simó Reigadas
Summary
Periplus is an in-band SDN control plane that addresses automatic bootstrapping, source-based routing, and fast failure recovery by embedding primary and alternative paths in a graph structure between L2 and L3 headers. Evaluations on Mini…
Method
Periplus diimplementasikan sebagai kontroler SDN berbasis Ryu dan dievaluasi di Mininet pada beberapa topologi. Desainnya memanfaatkan Open vSwitch (OVS) standar dengan ekstensi N…
Results
Evaluasi menunjukkan pemulihan kegagalan di bawah 50 ms, bootstrap yang skalabel pada topologi dengan ukuran dan diameter yang beragam, serta jejak tabel alir per-switch yang tidak bergantung pada uk…
ANet Patu-1 is a self-organizing consensus protocol that adaptively re-forms coalitions to achieve O(1) parallel consensus rounds, enabling heterogeneous crowds of cheap models to overtake homogeneous crowds of stronger models. The work de…
Method
Penulis memformalkan nilai bersih koneksi untuk jaringan agen AI sebagai fungsi ukuran grup koordinasi. Mereka menurunkan properti yang harus dipenuhi protokol kolaborasi optimal …
Results
Makalah ini melaporkan dua hasil utama. Pertama, **Kemunculan**: kerumunan model *termurah*, ketika heterogen, mulai dengan kinerja lemah tetapi nilai kolektifnya bertambah dengan ukuran jaringan $N$…
Guoqing Lu; Yixuan Sun; Yiwen Jiang; Bernard Butler
Summary
This paper proposes a sentinel-assisted adaptive sampling framework for wireless sensor networks that raises the anomaly-window sampling ratio from 0.439 to 0.933 while reducing total cost by up to 15.4% compared to existing adaptive sampl…
Method
Kerangka kerja yang diusulkan beroperasi dalam dua mode berbeda: normal dan anomali. Selama periode normal, semua node melakukan penginderaan jarang yang digerakkan oleh ketidakpa…
Results
Eksperimen dilakukan pada dataset suhu Intel Berkeley Research Lab dengan anomali spasiotemporal acak yang mendadak. Metrik utamanya adalah rasio pengambilan sampel jendela anomali (AWSR), yang didef…
Rajat Bhattacharjya; Hyeonjong Ju; Sing-Yao Wu; Eli Bozorgzadeh; Nikil Dutt
Summary
MemoGuard introduces contract-based validation of episodic memories to avoid 'memory traps'—high-similarity but execution-invalid episodes—in communication-limited robot navigation. Evaluated in a corridor-inspection simulator and on an NV…
Method
MemoGuard beroperasi sebagai lapisan runtime adaptif yang mencegat pengambilan memori dan memvalidasi episode kandidat sebelum eksekusi aksi. Validasi didasarkan pada tiga jenis k…
Results
Dalam simulator inspeksi koridor berbasis graf, MemoGuard menurunkan pelanggaran keselamatan baterai sebesar **76,6%** dibandingkan penggunaan ulang top-1 berbasis kemiripan saja. Pada saat yang sama…
This paper presents a cloud-scale gateway system for the Model Context Protocol (MCP) that offloads legacy service integration, consolidates incompatible MCP variants, access control, tool recommendation, and session-aware routing. It sust…
Method
Sistem yang diusulkan adalah gateway skala cloud untuk layanan MCP. Arsitekturnya memperkenalkan lapisan gateway yang menengahi antara agen LLM dan penyedia alat MCP. Gateway ini …
Results
Evaluasi gateway MCP skala cloud menunjukkan peningkatan signifikan dalam skalabilitas dan efisiensi. Hasil kuantitatif utama meliputi: - **Skala akses alat**: Gateway menskalakan akses alat agen hin…
Ming Chen; Muhammed Tawfiqul Islam; Maria Rodriguez Read; Rajkumar Buyya
Summary
ADASCALE is an adaptive framework that jointly scales and places microservice replicas under multi-dimensional dynamics, using a MAPE loop to extract demand from traces and service-mesh metrics, identify the critical root operation, and mi…
Method
ADASCALE mengimplementasikan loop Monitor-Analyzer-Planner-Executor (MAPE) yang mengekstrak permintaan per-edge dan per-service dari trace terdistribusi dan metrik service-mesh, m…
Results
ADASCALE dievaluasi pada klaster Kubernetes cloud-edge menggunakan aplikasi DeathStarBench Social Network dengan tiga operasi root di bawah beban dan campuran beban kerja yang bervariasi. Di seluruh …
This paper presents an integrated optimization framework for reliable, slice-aware, and functional split-aware VNF placement with optical lightpath provisioning in disaggregated vRANs. Using ILP models with unshared and shared backup schem…
Method
Masalah dirumuskan sebagai ILP yang mengoptimalkan secara bersama penempatan fungsi dan alokasi sumber daya optik. Tujuannya adalah memaksimalkan profit, yang didefinisikan sebaga…
Results
Evaluasi ekstensif dilakukan pada topologi hingga 128 node. Temuan utama meliputi: - **Profit**: Varian backup shared menghasilkan **profit hingga 18% lebih tinggi** dibandingkan backup unshared. - *…
