Security enhancements for a user-controlled lightpath provisioning system
Notice bibliographique
Résumé
User owned and managed optical networks offer new benefits compared to carrier networks. There are basically two types of user owned and managed optical networks: metro dark fibre networks and long-haul wavelength networks. A usercontrolled lightpath provisioning system is designed to address the network management challenges, where only the customer has complete visibility of its own network and no provider can see all the network elements. The prototyped management software has a service-oriented architecture and uses the Jini and JavaSpaces technologies. Within one management system for a federation, there are six key components: a Jini Lookup Service, an instance of JavaSpaces for storage of Light Path Objects (LPOs), a Jini Service Access Point (SAP), an LPO service, an instance of switch communication service for each switch in the transport layer and a Grid SAP. Since the new management system is a distributed system and the new management system may be deployed over a public Internet infrastructure, secure access to the management modules is required. The application of existing system security technologies to the new management system is analyzed. To securely transfer objects across a network, SSL is used to encrypt RMI data streams and thus data streams between Jini services. To securely execute a dynamically downloaded Java class, Jini adopts the Java security model. To securely use a dynamically downloaded proxy to communicate to a remote service, Jini Extensible Remote Invocation is implemented to support security features such as invocation constraints, remote method control, and the trust verification model.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».