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Enregistrement W4414128342 · doi:10.1145/3766888

Security Management of Horizontal IoT Platforms: A Survey and Comparison

2025· review· en· W4414128342 sur OpenAlex
Anastassia Gharib, Jason Jaskolka, Mohamed Ibnkahla, Ashraf Matrawy

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Computing Surveys · 2025
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityInternet of ThingsImplementationHorizontal and verticalSecurity managementOrchestrationWork (physics)Software

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rise of Industry 4.0, horizontal Internet of Things (IoT) platforms are becoming a standardized approach for managing interoperability within complex and heterogeneous IoT systems. Horizontal IoT platforms are software solutions that provide overall IoT system orchestration and management. They work to facilitate IoT services and resources, where security management remains one of the main challenges. This article provides a survey and comparison of security management in IoT systems using horizontal IoT platforms. For this purpose, we first define and compare vertical and horizontal IoT platforms. Although vertical IoT platforms provide solutions to many industries, horizontal IoT platforms improve system connectivity by interconnecting multiple vertical domains. We then describe the security management functionalities of horizontal IoT platforms. With these in mind, we perform a comparative study on the current state of security management approaches of existing horizontal IoT platforms. Particularly, we survey and compare the security management features of the selected standard-based reference implementations. Through discussions, we cover concerns that researchers and developers should be aware of when selecting specific reference implementations for their works. Finally, we identify open issues in the existing security management principles of these reference implementations to be addressed in future studies and practical implementations.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,287 · 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