Modular Security Engine Cyber-Physical Resiliency Approach Using Digital Replication
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose an IoT device cyber physical resiliency approach using a cross-domain device replication that can replicate and securely transfer the profile of the Internet of Things (IoT) user device to another. Our approach aims to offer a cybersecurity abstraction layer to offer continuation of the security engine service when the IoT user device is facing interruption of services in case of IoT-centric solutions, including IoT Mobile payment, Smart city networks communication services, safety communications with integrated location-based services. In a world of cybersecurity where any IoT user devices are vulnerable to hackers, existing IoT devices require them to remain efficiently powered, connected to carry end-to-end secure transaction in an IoT environment without failure. To achieve our goal of resilience and recoverability, we upgraded the IoT modular security engine features with digital replication functions and secure profile transfer capabilities to effectively complete started transactions in situations where lacking sufficient power to transmit or in case of an abrupt connection loss due to network handovers. This leads to integration of IoT cross-environment optimal security enhancements into the existing Simple Public Key Infrastructure following the Pretty Good Privacy Web of Trust approach with Secure Device Profile and Data Processing. Moreover, our implementation succeeded in providing a service continuation on the replicated IoT device, preserving and offering a resilient secure capable environment for carrying secure transactions. The results show a communication success rate of 90 percent between all Security Engine components (DSM, CNSM, SFB) called modules on replicated IoT devices while improving the simulation running time to run two times longer (30 seconds) in each round of tests with 10 per cent faster response and recovery time of 7 seconds.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».