A dynamic model building process for virtual network security assessment
Notice bibliographique
Résumé
Network virtualization - in which network topologies and protocols are tailor-made for individual service providers across multiple infrastructure providers - is a concept that holds great promise for the future internet. However, security in the Virtual Network (VNet) context is difficult to assess and understand because service providers have no visibility into the infrastructure over which their networks operate which could be a significant concern from an adoption perspective. In a previous work, we introduced a VNet Security Assessment Process to address this challenge by building a security preference model based on the input of a group of security experts. However, a flexibility-limiting factor of the process is the requirement for security experts to meet each time a model change is required. In this paper, we introduce DS-MACBETH which combines Dempster-Shafer theory (DST) with the multi-criteria decision making process MACBETH (Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique). We combine DST with MACBETH in order to allow security experts to contribute to model building in an asynchronous, distributed fashion. We integrate DS-MACBETH into our previous VNet security assessment process to achieve a dynamic security model building process whose sources of knowledge can be expanded beyond human sources of security knowledge (e.g. sensors, expert systems, etc).
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».