MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2294704675 · doi:10.1145/1047124.1047404

Viruses 101

2005· article· en· W2294704675 sur OpenAlexaffabout
John Aycock, Ken Barker

Notice bibliographique

RevueACM SIGCSE Bulletin · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Malware Detection Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesVMware
Mots-clésCourse (navigation)Computer virusComputer scienceObjectivity (philosophy)Value (mathematics)Engineering ethicsComputer securityEngineeringEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The University of Calgary introduced a controversial course in the fall of 2003 on computer viruses and malware. The primary objection about this course from the anti-virus community was that students were being taught how to create viruses in addition to defending against them. Unfortunately, the reaction to our course was based on a dearth of information, which we remedy in this paper by describing key pedagogical elements of the course.Specifically, we present four aspects of our course: how students are vetted for entry, operation of the course, course content, and the instructional materials used. In addition, we pay particular attention to the controversial course assignments, discussing the assignments and the need for balance, objectivity, security, and learning in a university environment. Our experiences with the course and future plans may be helpful for other institutions considering such course offerings. It should also provide opponents of the course with valuable information about the true nature of the course, the pedagogy used, and the value provided to the computer community as computer science graduates with this kind of expertise take their place as the next generation computer security experts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0860,044

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
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

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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACM SIGCSE BulletinMême sujetAdvanced Malware Detection TechniquesTravaux en français237 207