On optimizing firewall performance in dynamic networks by invoking a novel<i>swapping window</i>–based paradigm
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
Summary Designing and implementing efficient firewall strategies in the age of the internet of things is far from trivial. This is because, as time proceeds, an increasing number of devices will be connected, accessed, and controlled on the internet. Additionally, an ever‐increasingly amount of sensitive information will be stored on various networks. A good and efficient firewall strategy will attempt to secure this information and to also manage the large amount of inevitable network traffic that these devices create. The goal of this paper is to propose a framework for designing optimized firewalls for the internet of things. This paper deals with 2 fundamental challenges/problems encountered in such firewalls. The first problem is associated with the so‐called rule matching time problem. Here, we propose a simple condition for performing the swapping of the firewall's rules; using which, we can guarantee the firewall's consistency and integrity and also ensure a greedy reduction in the matching time. Unlike the state of the art, our swapping condition considers rules that are not necessarily consecutive, using a novel concept referred to as a “swapping window.” The second contribution of our paper is a novel “batch”‐based traffic estimator that provides network statistics to the firewall placement optimizer. The traffic estimator is a subtle but modified batch‐based embodiment of the Stochastic Learning Weak Estimator. Further, by performing a rigorous suite of experiments, we demonstrate that both algorithms are capable of optimizing the constraints imposed for obtaining an efficient firewall.
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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 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