POWoT : a Privacy Ontology for the Web of Things
Notice bibliographique
Résumé
The W3C Web of Things (WoT) is a set of Web standards intended to enable interoperability between IoT platforms. The idea consists to propose WoT Thing Description (TD) specification that describes the metadata and interaction's interfaces of Things (IoT devices or services) at an appropriate level of abstraction based on a small vocabulary that makes it possible both to integrate diverse devices and to allow diverse applications to interoperate. TDs are made available on the network encoded in a JSON format that also allows JSON-LD processing to provide a powerful foundation to represent knowledge about Things in machine-understandable way. TD instances consist mainly of metadata about the functional part of the Thing itself, i.e., a set of interaction capabilities that indicate how the Thing can be used, possible input/output data schema, binding protocols, linking to other TD as well as the followed security schemes. Even if the latter is important to minimize some security risks in the WoT, it unfortunately does not fully take privacy aspects into consideration. We propose in this article an ontology-based privacy model to minimize privacy violation risks in the IoT context in which connected devices are increasingly able to access and manage personal data when monitoring human activities. We propose a WoT privacy ontology to enrich the TD representation with an information model allowing to specify the terms and conditions of private information management in the WoT. We then integrate this non-functional aspect in TD logic-based matchmaking and discovery process in TD Directories.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».