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Enregistrement W2093442382 · doi:10.1109/secon.2010.5508202

Fair Payments for Outsourced Computations

2010· article· en· W2093442382 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemunerationOutsourcingLazinessPaymentComputer scienceCloud computingComputationSet (abstract data type)Computer securityIncentiveBusinessOperating systemMicroeconomicsFinanceWorld Wide WebEconomicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Initiated by volunteer computing efforts, the computation outsourcing problem can become a compelling application for networked set-top-boxes and mobile devices. In this paper we extend such environments with the ability to provide secure payments in exchange for outsourced CPU cycles. Previous contributions in wired networks have almost exclusively tackled only one side of the problem -- offering incentives for volunteer participation and preventing worker laziness. This makes sense in static environments where reputable outsourcers have little to gain from incorrectly rewarding honest participation. However, this assumption is no longer valid in ad hoc environments, where unique identities are difficult to provide and anyone can outsource computations. In this paper we propose a solution that simultaneously ensures correct remuneration for jobs completed on time and prevents worker laziness. Our solution relies on an offline bank to generate and redeem payments; the bank is oblivious to interactions between outsourcers and workers. In particular, the bank is not involved in job computation or verification. Our experiments show that the solution is efficient: the bank can perform hundreds of payment transactions per second and the overheads imposed on outsourcers and workers are negligible.

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.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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

En bref

Citations32
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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