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Enregistrement W2598971727

Data Structures for Fast Access Control in ECM Systems

2014· dissertation· en· W2598971727 sur OpenAlexfundno aff
WU Zhi-ping

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésComputer scienceAccess controlComputer network
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While many access control models have been proposed, little work has been done on the efficiency of access control systems. Because the access control sub-system of an Enterprise Content Management (ECM) system may be a bottleneck, we investigate the representation of permissions to improve its efficiency. Observing that there are many browsing-oriented permission request queries, we choose to implement a subject-oriented representation (i.e., maintaining a permission list for each subject). Additionally, we notice that with breadth-first ID numbering we may encounter many contiguous IDs under one object (e.g., folder) .
\n
\nTo optimize the efficiency taking into account the above two characteristics, this thesis presents a space-efficient data structure specifically tailored for representing permission lists in ECM systems. Besides the space efficiency, checking, granting or revocation of a permission is very fast using our data structure. It also supports fast union of two or more permission lists (determining the effective permissions inherited from users' groups). In addition, our data structure is scalable to support any increase in the number of objects and subjects.
\n
\nWe evaluate our representation by comparing it against the bitmap based representation and a hash table based representation while using random ID numbering and breadth-first numbering, respectively. Our experimental tests on both synthetic and real-world data show that the hash table outperforms our representation for regular permission queries (i.e., querying permissions on a single object each time) as well as browsing-oriented queries with random ID numbering. However, our tests also show that 1) our representation supports faster browsing-oriented queries with breadth-first ID numbering applied while consuming only half the space when compared to the hash table based representation, and 2) our representation is much more space and time efficient than the bitmap based representation for our application.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
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 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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