Computational and Behavioral Trust Assurance by Utilizing Profile-based Risk Assessments: The CATM Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Communication within a distributed system may be abstracted as an interaction of two endpoints of communications that traverse through intermediary nodes.With the explosion of new applications and services in the Internet as well as the new capabilities of the sensor-based and data-driven services, that are described as the Internet of Things (IoT), a major requirement arises that should facilitate trust between endpoints of communication.Security issues arise due to occurrence of incidents that compromise computational and behavioral trusts.In distributed systems endpoints of communications might consume or provide services as well as exchange messages between senders and recipients.A major issue in all types of interactions is to convey trust between any two points of communication.These systems are deployed based on different architectures.Within the Internet systems require assurance prior communications processes occur.This research introduce a trust management approach that can be utilized by any node that communication within a distributed system.The methodology utilizes a profile-based approach to achieve high level of assurance process that can achieve any security requirement including confidentiality, availability, authenticity, integrity, and non-repudiation.It allows the abstraction and inclusion of different attributes of both computational and behavioral trusts.The approach is extensible in nature, where modular security requirements are added as needed.The methodology can be utilized as a gatekeeper and as an access control mechanism.The methodology is an application layer solution of the OSI model that defines five building blocks: profile definition, profile abstraction, profile exchange, profile verification, and trust evaluation.The methodology requires extensible implementation in order to guarantee interoperability.
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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».