Computational and Behavioral Trust Assurance by Utilizing Profile-based Risk Assessments: The CATM Methodology
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
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.
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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