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Enregistrement W2153987726 · doi:10.1145/1180405.1180442

Optimizing BGP security by exploiting path stability

2006· article· en· W2153987726 sur OpenAlexaff
Kevin Butler, Patrick McDaniel, William Aiello

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet Traffic Analysis and Secure E-voting
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorder Gateway ProtocolComputer scienceComputer networkSoftware deploymentRouting protocolRouting (electronic design automation)Authentication (law)Path (computing)Default gatewayResource (disambiguation)The InternetDefault-free zoneProtocol (science)Computer securityPath vector protocolDistributed computingStatic routing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Border Gateway Protocol (BGP) is the de facto interdomain routing protocol on the Internet. While the serious vulnerabilities of BGP are well known, no security solution has been widely deployed. The lack of adoption is largely caused by a failure to find a balance between deployability, cost, and security. In this paper, we consider the design and performance of BGP path authentication constructions that limit resource costs by exploiting route stability. Based on a year-long study of BGP traffic and indirectly supported by findings within the networking community, we observe that routing paths are highly stable. This observation leads to comprehensive and efficient constructions for path authentication. We empirically analyze the resource consumption of the proposed constructions via trace-based simulations. This latter study indicates that our constructions can reduce validation costs by as much as 97.3% over existing proposals while requiring nominal storage resources. We conclude by considering operational issues related to incremental deployment of our solution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations81
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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