Complex event processing for physical and cyber security in datacentres - recent progress, challenges and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A datacentre stores information and manages data access in fast and reliable manner. Failure of datacentre operation is not an option and can be catastrophic. Internet of things (IoT) devices in datacentre can automate management tasks and reduce human intervention and error. IoT devices can be used to manage many datacentre routine tasks such as monitoring physical infrastructure, updating software and configuration, monitoring network traffic, and automating alerting reports to respective authorities. The physical and cyber security of the datacentre can be handled by IoT technology by intrusion detection methods. By 2025, more than 25 billion things will be connected to the internet network, therefore massive data will be generated by different heterogeneous sources, and powerful processing engines such as complex event processing (CEP) are needed to handle such a fast and continuous stream of big data. The integration of machine learning (ML) and deep learning (DL) can enhance CEP by introducing new features such as automated rule extraction and self-healing mechanism. This study aims to provide an overview of CEP, as well as its features and potential for integration with IoT applications and ML/DL techniques. We provide a review of recent research works to highlight the capability and applicability of CEP technology to monitor physical facilities and cyber security in detail. This review also highlights several issues and challenges, and provides suggestions for future research. The highlighted insights and recommendations in this paper could raise efforts toward the development of future datacentres based on CEP technology.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».