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Enregistrement W2885025456 · doi:10.1145/3229616.3229622

HEX Switch

2018· article· en· W2885025456 sur OpenAlexaff
Taejune Park, Zhaoyan Xu, Seungwon Shin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware-Defined Networks and 5G
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesInstitute for Information and Communications Technology PromotionMinistry of Science and ICT, South Korea
Mots-clésOpenFlowForwarding planeComputer scienceSoftware-defined networkingNetwork packetPayload (computing)Computer networkPacket processingDeep packet inspectionNetworking hardwareEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software-defined networking (SDN) and Network Function Virtualization (NFV) have inspired security researchers to devise new security applications for these new network technology. However, since SDN and NFV are basically faithful to operating a network, they only focus on providing features related to network control. Therefore, it is challenging to implement complex security functions such as packet payload inspection. Several studies have addressed this challenge through an SDN data plane extension, but there were problems with performance and control interfaces. In this paper, we introduce a new data plane architecture, HEX which leverages existing data plane architectures for SDN to enable network security applications in an SDN environment efficiently and effectively. HEX provides security services as a set of OpenFlow actions ensuring high performance and a function of handling multiple SDN actions with a simple control command. We implemented a DoS detector and Deep Packet Inspection (DPI) as the prototype features of HEX using the NetFPGA-1G-CML, and our evaluation results demonstrate that HEX can provide security services as a line-rate performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,011

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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