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Enregistrement W3209234001 · doi:10.3390/e23111459

Cryptography in Hierarchical Coded Caching: System Model and Cost Analysis

2021· article· en· W3209234001 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEntropy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkCacheThroughputTransmission (telecommunications)Simple (philosophy)Multiplicative functionCryptographyService (business)Distributed computingComputer securityWirelessOperating systemTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The idea behind network caching is to reduce network traffic during peak hours via transmitting frequently-requested content items to end users during off-peak hours. However, due to limited cache sizes and unpredictable access patterns, this might not totally eliminate the need for data transmission during peak hours. Coded caching was introduced to further reduce the peak hour traffic. The idea of coded caching is based on sending coded content which can be decoded in different ways by different users. This allows the server to service multiple requests by transmitting a single content item. Research works regarding coded caching traditionally adopt a simple network topology consisting of a single server, a single hub, a shared link connecting the server to the hub, and private links which connect the users to the hub. Building on the results of Sengupta et al. (IEEE Trans. Inf. Forensics Secur., 2015), we propose and evaluate a yet more complex system model that takes into consideration both throughput and security via combining the mentioned ideas. It is demonstrated that the achievable rates in the proposed model are within a constant multiplicative and additive gap with the minimum secure rates.

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.

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 enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,379

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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