An Enhanced Cloud Storage Auditing Approach Using Boneh-Lynn-Shacham’s Signature and Automatic Blocker Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Cloud computing technique enables consumers to benefit from online data storage services.Despite all the benefits of cloud computing, users cannot physically access external data, which makes protecting the privacy of data stored there much more crucial.In addition to allaying users' worries about not being able to confirm the accuracy of their cloud data, this will enable them to switch from local storage to the cloud.This made cloud customers reliant on Third-Party Auditors (TPA) to confirm the accuracy of cloud data because public cloud storage auditing is one of these crucial components.However, this audit process shouldn't introduce any security holes in the privacy of consumers' data or put them under undue Internet stress.There should be a capability to improve the TPA's dependability and safeguard the confidentiality of customer data stored in the cloud.This paper suggests a powerful public cloud data auditing users can confirm the authenticity of a signer using a cryptographic signature mechanism based on the Boneh-Lynn-Shacham (BLS) signature.To provide data privacy and public auditing, the system uses a bilinear pairing for verification.Signatures are components of an elliptic curve group.The suggested approach also implements batch audits and dynamic data processing.Additionally, the proposed system strengthens security authentication making use of the Automatic Blocker Protocol (ABP), a system-wide automatic blocker of any unauthorized unit.The system verifies the specific parameters, confirms the correct TPA protocol, and stops the unauthorized TPA when the client configures the parameters.The suggested approach is more effective, making it exceedingly safe and secure.The proposed method used the Berka data set, which compiles financial data from a Czech bank.Approximately 1,000,000 transactions involving over 5,300 bank clients are handled by the dataset.Furthermore, the dataset describes the almost 700 loans and nearly 900 credit cards that the bank represented in the dataset has extended and issued.As a result, the rate of cloud data auditing was 99% accuracy.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».