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Enregistrement W4386736466 · doi:10.1109/tdsc.2023.3315457

SwiftParade: Anti-Burst Multipath Validation

2023· article· en· W4386736466 sur OpenAlexaff
Anxiao He, Kai Bu, Yifei Pang, Qian‐Ping Gu, Kui Ren

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dependable and Secure Computing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Packet Processing and Optimization
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNetwork packetMultipath propagationOverhead (engineering)Computer networkEncryptionNetwork topologyReliability (semiconductor)Distributed computingAlgorithmChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Path validation promises a necessary security add-on for future Internet architectures. It authenticates not only source identities but also the exact path where a packet forwards through. This offers users more flexibility and reliability in network services. Most existing solutions focus on single-path validation that pre-correlates a packet to a specific forwarding path. However, parallel transmissions in multipath routing tend to induce bursty traffic that is hardly validated in time by existing solutions. In this paper, we present SwiftParade as the first attempt toward anti-burst multipath validation. It proposes a composite validation technique that can simultaneously validate a group of packets likely from multiple different paths. This helps to amortize the validation overhead across packets of the entire group instead of imposing the validation overhead equally on every packet. To implement composite validation, SwiftParade further explores a noncommutative homomorphic asymmetric encryption scheme. We prove effectiveness and security of SwiftParade through theoretical analysis. We also conduct extensive experiments to evaluate SwiftParade performance. The results show that SwiftParade offers high efficiency and applicability to multipath validation with complex routing topologies. In comparison with the state-of-the-art multipath validation solution—Atlas, SwiftParade speeds up packet processing by 2.5×$\sim 8.3\times$and increases communication throughput by 2.8×$\sim 10.2\times$.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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