Algebraic Model for Agent Explicit Knowledge in Multi-agent Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, we present a structure to specify agent explicit knowledge based on information algebra. We define in the context of agent knowledge the combining, marginalizing, and labelling operators. Also, we define remove and frame substitution operator. These operators are all what is needed to express operations on agent explicit knowledge. We also define a set of frames to be associated with information. Then, we prove that our structure is an information algebra which links our work to a rich heritage of mathematical theories. Our mathematical structure is expressive as it allows combining information for different purposes regardless of their frames, extracting a part of information, or associating information with a frame. We give two applications of the proposed structure. First, we apply it to the specification and analysis of agent knowledge in cryptographic protocols. In the literature of cryptographic protocols, operators are usually defined on information that belongs to a specific type, while our structure enables a uniform and a general way to handle information. Also, defining a relation between frames and linking them to the operators applied on information is not addressed in the literature. Furthermore, different protocol-dependent structures should be defined to relate different kinds of information which are not needed in our representation. Second, we show its use in the analysis of information flow between agents in multi-agent systems. Our structure provides a comprehensive language to specify agents knowledge and confidentiality policies. For example, it allows specifying and reasoning on composite information flow. Also, it allows specifying policies similar those articulated within Bell-LaPadula and Chinese Wall models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».