Graph Automorphism-Based, Semantics-Preserving Security for the Resource Description Framework (RDF)
Notice bibliographique
Résumé
We address security in the context of the Resource Description Framework (RDF), a graph-like data model for the web. One of RDF's compelling features is a precise, model-theoretic semantics. We first propose a threat model, and under it, observe that the technical challenge is really in hiding information that may be revealed by the structure of an RDF graph. We choose two quantitative, unconditional notions for securing graph-structure from the literature that address the threat model, and adapt them for RDF. We then consider the problem of devising algorithms for achieving a certain level of security while preserving the semantics of the input RDF graph. We observe that there are operations we can perform on an RDF graph that both provide such security and preserve semantics. We observe, further, that there is a natural way to quantify information-loss under these operations, and that there appears to be a natural trade-off between security and information-quality. We study this trade-off and establish fundamental results. We show that the RDF graphs that result from applying the operations induce a lattice that leads to a natural quantification of information-quality. We show also that achieving a certain level of security while retaining a certain level of information-quality is NP-complete under polynomial-time Turing reductions. Finally, towards an empirical assessment, we discuss our design and implementation of a reduction to CNF-SAT, and empirical results for two classes of RDF graphs. In summary, our work makes fundamental and practical contributions to semantics-preserving security for RDF.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».