Data Classification Using Sardine Optimized Adversarial Generative Quaternion Network with Fibonacci Q-Matrix Hyperchaotic Encryption Schemes in Cloud
Notice bibliographique
Résumé
In the era of cloud computing sensitive information management requires data classification to function securely across all industries. A protected framework for cloud-based data analytics with privacy preservation emerges through integrating sophisticated encryption techniques with neural networks. The need to protect data grows increasingly critical because organizations must specify precise performance measures as well as classification accuracy metrics. The developing thrilling cybersecurity and cloud data disclosure world continues to inspire many trailblazing privacy protection solutions that leap forward unimpeded. The research proposes and builds a new framework called AS-FiQ-AgQN, which fuses adaptive optimization with advanced encryption and secure classification. The framework secures data confidentiality by employing Fibonacci Q-Matrix Hyperchaotic Encryption. Data classification on the encrypted data is performed using Adversarial generative Quaternion Network which is further optimized using Adaptive Sardine Optimization for better performance of the network. Performances have proven to yield astonishing results, with accuracy above 99.5 %, precision of 99.3 %, and recall above 99.7 %, which affirms the efficiency with which the system operates. Through these evaluations researchers confirm the framework's success in both precise data categorization while ensuring encryption safety at the cloud level. Data classification based on AS-FiQ-AgQN produces a robust secure system to protect privacy that enables accurate predictive cloud analytics with reliable data protection.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».