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RAML: Toward Retrieval-Augmented Localization of Malicious Payloads in Android Apps
Get PDFpeer reviewedAndroid malware detection and family classification have been extensively studied, yet localizing the exact malicious payloads within a detected sample remains a challenging and labor-intensive task. We propose RAML, a novel Retrieval-Augmented Malicious payload Localization pipeline inspired by retrieval-augmented generation (RAG), which leverages large language models (LLMs) to bridge high-level behavior descriptions and low-level Smali code. RAML generates class-level descriptions from Smali code, embeds them into a vector database, and performs semantic retrieval via similarity search. Matched candidates are re-ranked with LLM assistance, followed by method-level LLM analysis to precisely identify malicious methods and provide insightful role explanations. Preliminary results show that RAML effectively localizes corresponding malicious payloads based on behavioral descriptions, narrows the analysis scope, and reduces manual effort—offering a promising direction for automated malware forensics
Small Language Models in the Real World: Insights from Industrial Text Classification
Get PDFpeer reviewedWith the emergence of ChatGPT, Transformer models have significantly advanced text classification and related tasks. Decoder-only models such as Llama exhibit strong performance and flexibility, yet they suffer from inefficiency on inference due to token-by-token generation, and their effectiveness in text classification tasks heavily depends on prompt quality. Moreover, their substantial GPU resource requirements often limit widespread adoption. Thus, the question of whether smaller language models are capable of effectively handling text classification tasks emerges as a topic of significant interest. However, the selection of appropriate models and methodologies remains largely underexplored. In this paper, we conduct a comprehensive evaluation of prompt engineering and supervised fine-tuning methods for transformer-based text classification. Specifically, we focus on practical industrial scenarios, including email classification, legal document categorization, and the classification of extremely long academic texts. We examine the strengths and limitations of smaller models, with particular attention to both their performance and their efficiency in Video Random-Access Memory (VRAM) utilization, thereby providing valuable insights for the local deployment and application of compact models in industrial settings
Vom Buchdruck zur Digitalisierung: Medien als Wegbereiter der Musikverbreitung für Blasorchester
Get PDFeditorial reviewedDie Verbreitung von Wissen und Kultur hat seit der Erfindung des Buchdrucks durch Johannes Gutenberg eine revolutionäre Wandlung erfahren. Gedruckte Werke ermöglichten erstmals eine breite und standardisierte Zirkulation von Informationen und künstlerischen Erzeugnissen. In der Musikgeschichte manifestierte sich dies in der Publikation von Gesamtausgaben, die eine wesentliche Grundlage für die Aufführungspraxis und die Tradierung musikalischer Werke der sog. "musikalischen Hochkunst" schuf.
Aktuell, im Zeitalter von Digitalisierung bis hin zu künstlicher Intelligenz, stehen wir erneut an einem Wendepunkt der Musikverbreitung. Das gemeinsame WASBE-IGEB Heritage Project illustriert beispielhaft, wie digitale Medien genutzt werden können, um seltene oder vergriffene Werke für Blasorchester wieder zugänglich zu machen. Die Digitalisierung von Manuskripten und alten Druckausgaben überwindet physische Barrieren und ermöglicht eine dauerhafte Sicherung des (blas-)musikalischen Erbes.
Parallel dazu beleuchtet das Symposium "Militärmusik im medialen Kontext" die vielfältige Rolle von Medien – von frühen Drucken und Tonträgern bis hin zu modernen digitalen Formaten – für die Verbreitung und Wahrnehmung von Militärmusik. Die Diskussion erstreckt sich dabei von historischen Einflüssen bis zu zukünftigen Potenzialen, einschliesslich der Frage, wie Militärmusik im digitalen Zeitalter weiterhin ihre kulturellen und politischen Aufgaben erfüllen kann.
Mein Vortrag vergleicht die transformative Kraft ausgehend vom Buchdruck für die Wissensverbreitung mit den aktuellen Möglichkeiten der Digitalisierung bis hin zu KI für die Verbreitung von Musik, insbesondere im Kontext von Blasorchestern. Anhand des WASBE-IGEB Projekts werden die konkreten Herausforderungen und Chancen der digitalen Erschliessung historischen Repertoires diskutiert. Darüber hinaus wird ein Ausblick auf die potenziellen Auswirkungen (und zur Vorsicht mahnenden Risiken) digitaler Medien bis hin zu KI auf die zukünftige Verbreitung, Rezeption und das Verständnis von Blasmusik im breiteren medialen Kontext gegeben, inspiriert durch die Themen des Symposiums
Die Melodien der Macht. Soft Power durch (geblasene) Musik
Get PDFeditorial reviewedDer vorliegende Artikel untersucht das Konzept der Soft Power, definiert als die Fähigkeit, durch Anziehungskraft statt durch Zwang Einfluss zu nehmen, und stellt es der Hard Power und dem eher kooperativen Charakter kultureller Beziehungen gegenüber. Der Begriff der Soft Power stammt ursprünglich von Joseph Nye und betrachtet die Kultur und das Erbe eines Staates als „Kapital” im globalen Wettbewerb. Der Beitrag zeichnet die Entwicklung von Nyes Sichtweise nach, der die USA zunächst aufgrund ihrer Kombination aus Hard Power und Soft Power als einzigartig positioniert ansah, später jedoch Chinas bedeutende Soft Power und das Potenzial für kulturellen Imperialismus durch die Universalisierung amerikanischer Werte anerkannte. Anschließend untersucht es die Rolle der Musik als Instrument der Soft Power und nennt Beispiele wie den amerikanischen Jazz im Luxemburg der Nachkriegszeit, die Europatourneen von John Philip Sousa zur Förderung der amerikanischen Musikkultur und das weltweite Wiederaufleben der keltischen Musik durch Hybridisierung und Diaspora. Abschließend wird die Verwendung von Militär- und Blasmusik in Soft-Power-Strategien diskutiert, wobei sowohl ihr Potenzial für die Bildung einer nationalen Identität (z. B. Beethovens „Wellingtons Sieg”, Tschaikowskys „Ouvertüre 1812”) als auch die Gefahr einer kulturellen Homogenisierung in kleineren Ländern hervorgehoben werden. Gleichzeitig wird aufgezeigt, wie Festivals wie „Woodstock der Blasmusik” traditionelle Formen wiederbeleben und das Gemeinschaftsgefühl fördern können
Usages and perceptions of Generative AI tools by students at the University of Luxembourg
No full textChatGPT and other generative AI tools have become an integral part of our landscape, including in higher education, where students have widely adopted them (Jo, 2023; Playfoot et al., 2024).
While conducting workshops for teaching staff at the UL, I had the opportunity to discuss and identify key questions regarding students' use and perceptions of generative AI. Through this working paper (and others that will be released soon), I aim to provide a few answers.
Today, we will explore three questions:
1.How do students use ChatGPT?
2.How do students believe ChatGPT can impact their studies?
3.What concerns do students have regarding ChatGPT?
The present working paper builds on Ravšelj et al. (2025) work while focusing on students enrolled at the University of Luxembourg
Do AI Assistants Help Students Write Formal Specifications? A Study with ChatGPT and the B-Method
Get PDFpeer reviewedThis paper investigates the role of AI assistants, specifically OpenAI's ChatGPT, in teaching formal methods (FM) to undergraduate students, using the B-method as a formal specification technique. While existing studies demonstrate the effectiveness of AI in coding tasks, no study reports on its impact on formal specifications. We examine whether ChatGPT provides an advantage when writing B-specifications and analyse student trust in its outputs. Our findings indicate that the AI does not help students to enhance the correctness of their specifications, with low trust correlating to better outcomes. Additionally, we identify a behavioural pattern with which to interact with ChatGPT which may influence the correctness of B-specifications
Improving accuracy in the estimation of probable dementia in racially and ethnically diverse groups with penalized regression and transfer learning.
Get PDFpeer reviewedAlgorithmic estimations of dementia status are widely used in public health and epidemiological research, however, inadequate algorithm performance across racial/ethnic groups has been a barrier. We present improvements in the accuracy of group-specific "probable dementia" estimation using a transfer learning approach. Transfer learning involves combining models trained on a large "source" dataset with imprecise outcome assessments, alongside models trained on a smaller "target" dataset with high-quality outcome assessments. Transfer learning improves model accuracy by leveraging large source data while refining estimations with smaller, target data. We illustrate with data from the Health and Retirement Study (source data: N=6,630) and the Harmonized Cognitive Assessment Protocol (target data: N=2,388). Models for dementia status estimation were evaluated through overall accuracy (Brier score), calibration (intercept, slope), and discriminative ability (area under the receiver operating characteristic curve, AUR; area under the precision-recall curve, AUPRC). The transfer-learned algorithm showed higher accuracy compared to the best previously reported algorithm among both non-Hispanic Black participants (Brier 0.049 vs. 0.061; AUC 0.84 vs. 0.81; AUPRC 0.52 vs. 0.39) and Hispanic participants (Brier 0.052 vs. 0.056; AUC 0.89 vs. 0.87; AUPRC 0.61 vs. 0.56). Transfer learning can improve dementia status estimation for groups historically underrepresented in research.10. Reduced inequalities3. Good health and well-bein
No Way Out: Dual Channels of Manipulation in Agenda Institutions
Get PDFA large body of literature in Political Science emphasizes the importance of limiting opportunities for manipulation of legislative institutions by self-interested actors. This note shows that that the very conditions that shield institutions from agenda manipulation are precisely those that expose them to capture by special interests. This result holds in a highly general dynamic framework that encompasses a broad range of empirically relevant agenda institutions and policy-making environments, including those with policy uncertainty and experimentation.Economic Insecurity: Causes, Consequences and Actions, EICC
Irreducible polyadic semigroups admitting the adjunction of a neutral element
Get PDFIt was claimed in [4] that for any integer n>=2, a neutral element can be adjoined to an n-ary semigroup if and only if the n-ary semigroup is reducible to a binary semigroup. We show that the `only if' direction of this statement is incorrect when n is odd. Moreover, we offer a comprehensive characterization of the class of irreducible n-ary semigroups, for odd n, that admit the adjunction of a neutral element