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Enregistrement W2033294469 · doi:10.6000/1927-5129.2013.09.02

A Quantitative Analysis of Firewall Impact on Critical Data Communication

2013· article· en· W2033294469 sur OpenAlexvenueno aff
Minhaj Ahmad Khan

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirewall (physics)Computer scienceComputer networkThe InternetApplication firewallBandwidth (computing)Data transmissionDatabaseStateful firewallOperating systemNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multimedia communication is considered to engulf the entire transmission taking place through internet. Most of the applications running on clients communicating through internet incorporate video or audio data transmission. Such transmission may however hinder the performance of other critical applications running on the network. For instance, the clients connecting to a database may suffer large delays if the network bandwidth is being utilized for multimedia communication. In this regards, a firewall may be used to block the non-critical and unnecessary communication.In this paper, we perform a quantitative analysis to record the impact of a firewall deployed in a network. We develop various network scenarios with voice and video data being transmitted in parallel with queries from a database client. As the database application is critical for its clients, the unnecessary communication causing the wastage of bandwidth is blocked through a firewall. We record the improvement in the performance of the database application due to the usage of firewall. We simulate all the scenarios using OPNET IT Guru v 9.1. Our results show that due to the blocking of video transmission, there is a significant improvement in performance of the database application. We also find that the use of a firewall has an overhead that depends mainly on the amount of communication taking place simultaneously and can also impact the performance of the critical application.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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