Proceedings of the 2018 Workshop on Attacks and Solutions in Hardware Security
Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the Second Workshop on Attacks and Solutions in Hardware Security 2018 (ASHES 2018), a post-conference satellite workshop of the ACM Conference on Computer and Communications Security 2018 (CCS 2018) in Toronto, Canada! ASHES deals with all aspects of hardware security, and welcomes any contributions to this area. Besides being a forum for mainstream hardware security research, its mission is to specifically foster new concepts, solutions, and methodological approaches, and to promote new application scenarios. This includes, for example, new attack vectors on secure hardware, the merger of nanotechnology and hardware security, novel designs and materials, lightweight security hardware, and physical unclonable functions (PUFs) on the methodological side, as well as the internet of things, automotive security, smart homes, supply chain security, pervasive and wearable computing on the applications side. ASHES thereby aims at giving researchers and practitioners a unique opportunity to share their perspectives with others on various emerging aspects of hardware security research. In order to account for hardware security as a rapidly developing discipline, ASHES routinely offers four categories of submission: Full papers; Short papers;Systematization of Knowledge (SoK) papers, which structure or survey a certain subarea within hardware security; Wild and Crazy (WaC) papers, whose aim is to distribute a promising and potentially seminal research idea at an early stage to the community. Our call for papers this year attracted 30 submissions overall, of which 27 were conforming to submission and formatting requirements. This marks an increase of 50 percent compared to last year, where ASHES 2017 had received 20 submissions. Two submissions fell into the wild-andcrazy paper category; one into the systematization of knowledge category; the rest were regular full and short papers. Geographically, the different co-authors of submissions this year were associated with institutions in the US (18), closely followed by Europe (13), and India (1).
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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,045 |
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 ».