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Enregistrement W2794029223 · doi:10.25103/jestr.111.24

On Virtualization and Security-Awareness Performance Analysis in 5G Cellular Networks

2018· article· en· W2794029223 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Science and Technology Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz City for Science and Technology
Mots-clésVirtualizationComputer scienceComputer networkMultitenancyCloud computingCellular networkService virtualizationData virtualizationSoftware as a serviceOperating systemSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, Fifth Generation (5G) cellular networks have gained promise as a paradigm that could provide rich computational resources for users. Virtualization is a key technology for wireless communications, especially in standard Long Term Evolution (LTE) systems, which enable cloud based multi-tenancy business models through providing a shared scalable resource platform for all users. Despite the potential significance of virtualization for cellular networks, several challenges remain to be addressed. For cellular networks, providing multiple levels of security is essential to support different levels in information sensitivity. However, placing different customers' services requirements on a virtualized evolved Node B's (eNB's) scheduler may lead to noticeable security vulnerabilities. In this work, we present an overview of cellular network security issues in a fully virtualized environment along with their preventative measures. Virtualization is implemented by allowing service providers to share their resources while performing different scheduling policies and sharing one eNB. To evaluate the considered framework, the average delays for different traffic types were measured. The results of the simulation showed that virtualization could noticeably reduce average user equipment delay compared with the non-sharing scheme.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,220 · 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