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Enregistrement W6912624080 · doi:10.5281/zenodo.5111966

Challenges Cybersecurity Architects Are Facing in a Cloud Computing Environment

2021· article· en· W6912624080 sur OpenAlex

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

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Data Security Solutions
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloud computingProvisioningCloud computing securitySoftware as a serviceService providerUtility computingService (business)Cloud testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decade, cloud computing has become an integral part of many companies’ business strategies and<br> IT architecture. Companies look to seek and adopt new business models, increase efficiency in handling massive amount of<br> data, handle fluctuations in computing workloads for customers and stakeholders, and gain a competitive advantage in<br> their industry. All these concepts have to be considered while also trying to deliver a product or service, and not disrupt<br> existing operations for the company. This paper will address the multilevel challenges and threats in cloud computing and<br> their potential solutions.<br> Cloud adoption has introduced the three types of cloud computing service models. The first is the Infrastructure as a<br> Service (IaaS) model, which is defined as an instant computing infrastructure that is provisioned and managed over the<br> internet. The second is the Platform as a Service (PaaS) model, in which companies essentially rent everything they need to<br> build an application and rely on the cloud provider for development tools, infrastructure, and operating systems. The third<br> is Software as a Service (SaaS) model, which is a software distribution model in which a cloud service provider will host<br> applications for customers and makes them available over the internet.<br> Many companies have developed a new approach called hybrid cloud computing. The growth of the hybrid cloud model<br> has allowed companies to use a mix of the three models with public and private clouds to create the best environment for<br> their company’s infrastructure. The top benefits of this approach include: Better security, Operating cost, improvements,<br> and Speed and agility increase.<br> A hybrid cloud model can eliminate or greatly reduce trade-offs and offer the best solutions for the company.<br> Implementation and management can still be challenging for a hybrid cloud model. Having different management tools for<br> a private or public cloud, introduces a fragmented IT infrastructure that strongly lacks interoperability and visibly for the<br> company.<br> Keywords-component; cybersecurity; cloud computing; hybrid cloud

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,193 · 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