Building components with embedded security monitors
Notice bibliographique
Résumé
A software component should be trustworthy and behave in a secure manner as it will be reused many times. Despite extensive efforts, usually, it cannot be guaranteed that a developed software component is completely secure. Hence, its execution in the real-world needs to be monitored against its security specifications. Each time components are used to develop a component-based software (CBS), a new monitor has to be designed to observe the behavior of the CBS. This results in recurring costs as such monitors cannot be reused for other CBS. Moreover, development life cycle artifacts are usually not available when a pre-fabricated component is used to build a CBS. Given that, it is imperative that a specification-based security monitor is developed along with the monitored component (when all development artifacts are available) and is embedded in the component to increase the component's trustworthiness. In this paper, we identify the types of constraints that may be imposed by security specifications. These constraints should be taken into account while developing the software components and should also be monitored. Furthermore, we propose a design approach to develop components with built in monitors that are able to observe these security constraints. Components developed following this approach would be self-monitoring, promote greater reusability, and be more trustworthy. We evaluate our approach by analyzing the performance and design complexity of different versions of CBS. These versions are developed by following the traditional and proposed approaches for monitoring security aspects of CBS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».