A framework for next generation user authentication
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The remarkable growth in digital data is changing what and how the defense against the unknown will take place. Big data is a technical term used today to represent this massive growth of digital data that's being created from many sources. Organizations have turned their attentions to the deployment of Big Data analytics to gain valuable insights that benefit their businesses within protected and secure environments. Hence, network security protocols, especially authentication protocols, are being re-designed to protect and to deliver the real benefits of this data growth. Contrary to the traditional perspective, in which researchers are focusing on identifying users' identity to protect Big Data-based environments, we have an opposite perspective that the Big Data itself would be the fuel for the next generation authentication. In other word, the main goal of this work is to propose a new framework for user authentication that leverages Big Data analytics. The core idea of this framework is to find out unique patterns of the users' dynamic behaviors. The proposed framework comprised of three main components. Data Security-based Analytics (DSA); describing the best utilization of the high velocity data streams, which is capable for distinguishing data that has security/identification potentials. Human dynamics measure engine; that develops an ambitious transformation from the Big Data characteristics into the relevant human dynamics measures. Big data-driven authentication service; describes the required engines to design software as a service-based authentication model. Our investigation shows that this new approach will help create a highly distributed authentication model, minimizing the storage of secrets, and lesser secret management overhead.
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.
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 | 0,000 | 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 découle