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Resumen:Presentamos una metodología abiertamente documentada para ajustar modelos de lenguaje para detectar patrones de ataque temporales en flujos de trabajo de IA de múltiples agentes utilizando el análisis de seguimiento de OpenTelemetry. Seleccionamos un conjunto de datos de 80.851 ejemplos de 18 fuentes públicas de ciberseguridad y 35.026 rastros sintéticos de OpenTelemetry.

Resumen: Los procesos puntuales temporales (TPP) son cruciales para analizar eventos a lo largo del tiempo y se utilizan ampliamente en campos como las finanzas, la atención médica y los sistemas sociales. Estos procesos son particularmente valiosos para comprender cómo se desarrollan los acontecimientos a lo largo del tiempo, dando cuenta de su irregularidad y dependencias.

Resumen:Si bien el aprendizaje profundo ha mejorado la precisión de la decodificación de la interfaz cerebro-computadora (BCI), la adopción clínica se ve obstaculizada por la naturaleza de “caja negra” de estos algoritmos, lo que genera frustración en el usuario y resultados deficientes en neuroplasticidad.