Use of Bloom Filters to convey identity of surveillance targets
Notice bibliographique
Résumé
Local data offload performed at a small cell is not commercially deployed as a result of lawful interception issues. Previous work has described a solution to address these issues where a local node performs the same lawful interception functions as is done within the mobile core network for traffic that is offloaded at that local node. However, one issue with this solution is how to transfer the identities of those under surveillance to the local node. Passing the actual identities of targets of surveillance could comprise the required secretive nature of the surveillance. Another issue with the original solution is that by examining the traffic through a small cell, an unauthorized person could determine that a user's traffic is not being locally offloaded; thereby perhaps indicating that person is a target of surveillance. In this paper, we propose the use of Bloom Filters to convey the identities of those subscribers who are the target of surveillance. The solution is presented and an analysis is included to demonstrate the benefits of the solution. This paper demonstrates that the use of the Bloom Filter hides the identities of the subscribers who are under surveillance. As well, the paper demonstrates that the false positives that occur with a Bloom Filter are actually a benefit from a perspective of obfuscating who is the actual target of surveillance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».