An Improved Genetic Algorithm for Safety and Availability Checking in Cyber-Physical Systems
Notice bibliographique
Résumé
Cross-IoT infrastructure access frequently occurs when performing tasks in a distributed computing infrastructure of a cyber-physical system (CPS). The access control technology that ensure secure access cross-IoT infrastructure usually automatically establish relationships between user-attribute/role-permission. How to efficiently determine whether an automatic authorization access control state satisfies the safety and availability requirements of a system is a huge challenge. Existing work often focuses on a single aspect of safety or availability, while ignoring the differences between permissions and the differences between users. In this paper, we first propose a fine-grained personalization policy that takes into account the specificity of permissions/users and describes the safety, availability and efficiency requirements of an access control system in CPS. Second, we define a Personalization Policy Checking (PPC) Problem to determine whether a given personalization policy is satisfied in an access control state. We give the computational complexity of the PPC problem in different subcases, and show that it is NP-complete in general. Third, we design a binary genetic search algorithm, whose improvements mainly include continuous update and selection of the best chromosomes in the population for iteration, and exploring and determining the optimal crossover and mutation probabilities, thereby improving the convergence efficiency of the algorithm. Finally, simulation results show the effectiveness of our proposed algorithm, which is especially fit for the case that the computational overhead is even more important than the accuracy in a large-scale CPS system.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».