Notice bibliographique
Résumé
This project addresses the need for an application level simulator to simulate Internet-wide phenomenon such as flash worms, botnets, Distributed Denial-of-Service attacks, etc. There are many network simulators intended for parallel and distributed simulation, but most are designed to simulate low level communication protocols such as TCP/IP. The desire to simulate rapidly spreading malware for research and teaching purposes lead us to explore the Spamulator, which was designed to simulate spam email on an Internet-wide scale. The Spamulator was developed by a team at the University of Calgary. It is a lightweight, application level simulator, which implements limited set of features of the Internet. In this project, the Spamulator is enhanced with the User Datagram Protocol (UDP) to simulate UDP worms. The modified version of the Spamulator is called the Wormulator. Wormulator tracks instantaneous network traffic, identifies and signals congestion throughout the network. The Wormulator is further enhanced with the use of POSIX threads instead of forking processes to create a distributed network of simulated servers. The resulting tool is called the “Enhanced Wormulator”. Finally, a random scanning UDP worm with behavior similar to the well known SQL Slammer worm is modeled to validate the results of our simulation. Results and data gathered from the simulation exhibit a qualitative resemblance to the realworld SQL Slammer worm. “Enhanced Wormulator”, which uses POSIX thread instead of forking a process, had a catalytic effect on the scalability factor of the simulation. The simulation was run on a network of 30,000 server nodes. Hence, we conclude that rapidly spreading malware can be effectively simulated using the Wormulator.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,028 |
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 ».