A Survey on Trust Models in Heterogeneous Networks
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneous networks (HetNets) merge different types of networks into an integrated network system, which has become a hot research area in recent years towards next-generation communication networks. HetNets aim to effectively exploit network resources and provide seamless connectivity for heterogeneous objects. Unlike other networks, HetNets hold such characteristics as heterogeneity, openness, distribution, multi-domain involvement, thus are susceptible to various security threats and attacks. Traditional security approaches are not sufficiently effective in defending against them. With extensive study and practice, researchers found that trust models offer effective measures to enhance the security and reliability of a network system. However, there still lacks a comprehensive survey on the recent advances of trust models in HetNets. In this paper, we fill this gap. We first retrospect the history of HetNets research and introduce important concepts related to trust. Then, we propose a set of criteria that a sound trust model should satisfy, which can also serve as a measure to evaluate the quality of a trust model, i.e., Quality of Trust (QoT). We provide taxonomies of trust models and their applications, and continue with a thorough review on trust models in HetNets. Based on the review, a list of open issues is highlighted, and corresponding future research directions are suggested to advance the research on trustworthy HetNets.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».