Smart-AC: A New Framework Concept for Modeling Access Control Policy
Notice bibliographique
Résumé
As new technologies grow such as Internet of Things (IoT) and cloud computing, the way how people interact with devices change. The current world of interconnectivity, the heterogeneity of networks, platforms, applications, and the diversity of users make the modernization of security methods inevitable fact. Access Control (AC) is one of these essential security requirements in this domain. The continuous technology propagation forces the need to enhance AC methods, which are presented in the literature by combining features from two or more models based on a given case or scenario. The aim is to enforce AC policy and create secure communication environments. In this paper, we summarize some of the proposed methods with combined features from various AC models in the light of new technologies. Also, we present a deeper look for our idea of finding a methodology for a new dynamic Smart-AC model and a use case, in addition to the challenges to implement it. Our aim is to find a general AC framework to overcome the limitations of the presented AC methods, since they are not generic enough and do not encompass a general concept to tackle the various IT cases. The concept of our Smart-AC method is that it can be oriented to include (or exclude) all (or some) AC features for a given scenario or project, and work as a generic basis to encompass the heterogeneity of all AC models. Our proposed model aims to follow up AC requirements along with technology propagations and developments.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».