Security Engineering for Large Scale Distributed Applications
Notice bibliographique
Résumé
The way security mechanisms for large-scale distributed applications are engineered today has a number of serious drawbacks. As a result, secure distributed applications are a) very expensive and error-prone to build, deploy, and integrate, b) complex and error-prone to operate and administer, and still c) far from being adequate to the real-life problems. Drawing on my academic and industrial experiences, I will discuss several recently invented techniques that can improve engineering of security mechanisms for distributed systems. I will specifically talk about improving those mechanisms that are based on the decision-enforcement paradigm, and will use access control as a representative example. I will examine in detail one particular method, Attribute Function, which enables the use of application-specific data in authorization decisions while keeping distributed applications security unaware. The talkl was given at the following organizations: * Departement Computerwetenschappen, Katholieke Universiteit Leuven, on June 19, 2003. * Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia, on March 7, 2003. * The Department of Computing and Software, McMaster University, on February 25, 2003. * Faculty of Computer Science, Dalhousie University, on January 28, 2003.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 tête enseignante, 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 ».