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Enregistrement W2939419573 · doi:10.1109/cybermatics_2018.2018.00266

A Case Study of Execution of Untrusted Business Process on Permissioned Blockchain

2018· preprint· en· W2939419573 sur OpenAlexaff
Vahid Pourheidari, Sara Rouhani, Ralph Deters

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainComputer scienceBusiness processComputer securityVerifiable secret sharingProcess (computing)Access controlConfidentialitySmart contractOrder processingProcess managementWork in processBusinessSupply chainSet (abstract data type)Operating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies have been done to improve the performance of centrally controlled business processes and enhance the integration between different parties of these collaborations. However, the most serious issues of collaborative business processes remained unsolved in these studies - lack of trust and divided data on various confidential ledgers. Blockchain technology has enormous potential to become a new substantial integration method for untrusted collaborative businesses. Using the governing consensus mechanism, blockchain eliminates the necessity of the trusted third party. It provides a distributed shared ledger which facilitates the job of the process monitoring for the parties. The smart contract, as a crucial tool, is used to define the guaranteed autonomous programs. In addition, the privacy of the data can be ensured by using a permissioned blockchain that handles the access control because, in this way, only verifiable participants can have access to the state of the business process and its related information. In this study, the applicability of execution of a real-world untrusted business process on the permissioned blockchain is investigated. Moreover, we determine the advantages of using the permissioned access-controller blockchain as the infrastructure for the collaborative business processes, through implementing the process of Order Processing on the Hyperledger Fabric blockchain platform.

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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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