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Enregistrement W3096724644 · doi:10.5539/cis.v13n4p42

Securing and Improving the Internet Architecture

2020· article· en· W3096724644 sur OpenAlexvenueno aff
Austin Liu

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Security and Intrusion Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeorgia Institute of Technology
Mots-clésComputer scienceThe InternetArchitectureProtocol (science)Computer securityInternet ProtocolIPv6 addressReserved IP addressesInternet layerComputer networkFocus (optics)Address spaceWorld Wide WebIP address managementIPv6

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The information transfer protocol that supports the modern Internet with its hundreds of thousands of petabytes per month to billions of Internet users across the world was designed in 1981, and it lacks the capacity to properly ensure the security and stability of the Internet today. Features such as the prevention of network attacks, a large address space for the increasing number of devices, verification of the source of an Internet request, and so on are all absent from the current architecture. This paper seeks to review, summarize, and compare six proposals submitted to address the issues IP faces: the Accountable Internet Protocol, the Expressive Internet Architecture, MobilityFirst, Passport, StopIt, and the Traffic Validation Architecture. Finally, the paper details a protocol design that not only is feasible to adopt with the present infrastructure/computing power but also addresses some of the pressing issues of IP, with particular focus on the address space, mitigation of network attacks, and source verification.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2020
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