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Enregistrement W2162592871

Résolution des problèmes de routage asymétrique et de partage de charge dans les pare-feux

2005· preprint· fr· W2162592871 sur OpenAlexaff
Cédric Aoun, Olivier Paul, Ahmed Serhrouchni

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2005
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueIPv6, Mobility, Handover, Networks, Security
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUME. Les pare-feux (plus connus sous leur nom anglais de firewall) sont devenus indispensables dans la defense du perimetre de securite des reseaux. Les regles dynamiques installees sur les pare-feux necessitent dans la plupart des cas que les paquets (d'un flux) entrants et sortants traversent le meme pare-feu, le cas echeant les paquets entrants dans le reseau sont ignores et donc non achemines a leur destination. Ce probleme est du au routage asymetrique des paquets (les paquets sortent du reseau en suivant une certaine route non identique a la route de retour). Le partage de charge utilisant les metriques de routage peut induire qu'une regle dynamiquement soit creee sur un pare-feu et que les paquets de donnees associes traversant un autre pare-feu (ils seront donc ignores). Dans ce papier les auteurs decrivent les solutions actuelles, leurs limites et proposent une nouvelle solution pour la resolution des problemes du routage asymetrique et du partage de charge. Les mecanismes proposes sont applicables a tout service necessitant l’installation dynamique de regles sur un routeur (QoS entre autres).

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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