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Enregistrement W4396853406 · doi:10.1109/fnwf58287.2023.10520409

INGR Roadmap Security and Privacy Chapter

2023· article· en· W4396853406 sur OpenAlexaff
Ashutosh Dutta, Eman Hammad, Michael A. Enright, Fawzi Behmann, Arsenia Chorti, Ahmad Raza Cheema, Kassi Kadio, Julia Urbina-Pineda, Khaled Alam, Ahmed Limam, Fred C. Chu, J.N. Lester, Jong‐Geun Park, Joseph Bio-Ukeme, Sanjay Pawar, Roslyn Layton, Prakash Ramchandran, Kingsley Okonkwo, Lyndon Ong, Marc Emmelmann, Omneya Issa, Rajakumar Arul, Sivarama Krishnan, Suresh Sugumar, Tk Lala, Baw Chng, Bharat S. Rawal, Taha Sajid, Haobo Lai, Glaucio H. S. Carvalho, Matthew Borst, Brad Kloza

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensCarleton UniversityRogers Communications (Canada)Brock UniversityShared Services Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInternet privacyComputer securityInformation privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5G/6G technologies provide ubiquitous connectivity while also addressing the demands of both individual consumers and businesses <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">[1]</sup> . 5G/6G technologies are expected to provide higher throughput, lower latency, higher density and mobility range without compromising reliability. By virtue of its flexibility and an agile development methodology that uses modular network functions, 5G/6G Networks support various use cases that are both scalable and cost-effective. 6G can support exciting new use cases, including massive IoT, smart transportation, e-Health, smart cities, tactile computing, kinesthetic communication, and holographic interactions. 5G and beyond technologies present a paradigm shift of wireless mobile communication <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">[1]</sup> .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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