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Enregistrement W4252207365 · doi:10.4018/978-1-61520-684-1.ch009

Security Personalization for Internet and Web Services

2011· book-chapter· en· W4252207365 sur OpenAlexaff
George Yee, Larry Korba

Notice bibliographique

RevueAdvances in web services research series/Advances in web services research (AWSR) book series · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAccess Control and Trust
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeb application securitySecurity serviceInternet securityBusinessInternet privacyWS-PolicyCloud computing securityService providerNetwork security policyComputer securitySecurity policyThe InternetWeb serviceWorld Wide WebComputer scienceWeb developmentService (business)Information securityMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth of the Internet has been accompanied by the growth of Internet services (e.g., e-commerce, e-health). This proliferation of services and the increasing attacks on them by malicious individuals have highlighted the need for service security. The security requirements of an Internet or Web service may be specified in a security policy. The provider of the service is then responsible for implementing the security measures contained in the policy. However, a service customer or consumer may have security preferences that are not reflected in the provider’s security policy. In order for service providers to attract and retain customers, as well as reach a wider market, a way of personalizing a security policy to a particular customer is needed. We derive the content of an Internet or Web service security policy and propose a flexible security personalization approach that will allow an Internet or Web service provider and customer to negotiate to an agreed-upon personalized security policy. In addition, we present two application examples of security policy personalization, and overview the design of our security personalization prototype.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0020,035
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,353 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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