Securing Mobile-Agent Systems through Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Mobile agents are self-contained programs that migrate among computing devices to achieve tasks on behalf of users. Autonomous and mobile agents make it easier to develop complex distributed systems. Many applications can benefit greatly from employing mobile agents, especially e-commerce. For instance, mobile agents can travel from one e-shop to another, collecting offers based on customers’ preferences. Mobile agents have been used to develop systems for telecommunication networks, monitoring, information retrieval, and parallel computing. Characteristics of mobile agents, however, introduce new security issues which require carefully designed solutions. On the one hand, malicious agents may violate privacy, attack integrity, and monopolize hosts’ resources. On the other hand, malicious hosts may manipulate agents’ memory, return wrong results from system calls, and deny access to necessary resources. This has motivated research focused on devising techniques to address the security of mobile-agent systems. This chapter surveys the techniques securing mobile-agent systems. The survey categorizes the techniques based on the degree of collaboration used to achieve security. This categorization resembles the difference between this chapter and other surveys in the literature where categorization is on the basis of entities/ parts protected and underlying methodologies used for protection. This survey shows the importance of collaboration in enhancing security and discusses its implications and challenges.Request access from your librarian to read this chapter's full text.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».