A Trust Management Framework for Software Defined Networks-based Internet of Things
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of smart objects and their connectivity have contributed to the realization of the Internet of Things (IoT) paradigm, offering a plethora of applications and services in many sectors of our lives. There are a number of communication architectures put forth to realize commercial IoT. Among other architectures, programmable networking solves most of the network management problems through Software Defined Networks (SDN). In SDN, the control plane is separated from the data plane and hence can be a perfect choice for IoT where things have to be managed from different perspectives such as communications, resource allocation, energy consumption, and so on. Addressing the problems of traditional networks through SDN indirectly advocates for its use in IoT environments. However, the "softwarization" of the network, i.e. SDN, poses new challenges to the network security. Among other security issues, lack of trust between the SDN controller and network management application (application that controls the network behavior) is one of the key security problems in SDN that may jeopardize IoT security. To fill the gaps, in this paper, we propose a trust establishment framework for SDN. The main idea is to establish direct trust between OpenFlow SDN controller and the applications. Our results show that by using the proposed trust management framework, financial losses could be considerably reduced for the networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».