Multi-Valued Model Checking IoT and Intelligent \nSystems with Trust and Commitment Protocols
Notice bibliographique
Résumé
Abstract \nMulti-Valued Model Checking IoT and Intelligent Systems with Trust and \nCommitment Protocols \nGhalya Alwhishi, Ph.D. \nConcordia University, 2024 \nIn the era of connectivity, numerous domains utilize multi-sensor Internet of Things \n(IoT) and Intelligent Systems (IS) applications, which involve complex interactions among \nnumerous components in open environments. This complexity challenges the verification of \nthese systems’ reliability and efficiency. This study pioneers the verification of IoT applications \nand intelligent systems within multi-source data environments, employing multi-agent \ncommitment and trust protocols, particularly in uncertain and inconsistent settings. \nOur research introduces efficient frameworks to model and verify these systems, incorporating \ncommitment and trust protocols in settings characterized by uncertainty and \ninconsistency. We extend existing logics of commitment CTLcc and CTLc and the logic of \ntrust TCTL to multi-valued cases for reasoning about uncertainty and inconsistency. We \nintroduce 3v-CTLc and 3v-CTLcc, three-valued logics of commitment for reasoning about \nuncertainty, and 4v-CTLc and 4v-CTLcc, four-valued logics of commitment for reasoning \nabout inconsistency. In the context of trust, we introduce 3v-TCTL and 4v-TCTL, multivalued \nlogics for reasoning about uncertainty and inconsistency over systems with trust \nprotocols. \nTo address the complexity and time needed for developing direct algorithms, coupled \nwith the scarcity of multi-valued model checking tools, we developed reduction algorithms. \nThese algorithms transform the introduced multi-valued logics of commitment and trust \ninto their classical case or into CTL, facilitating interaction with efficient model checkers \nsuch as MCMAS+ and MCMASt, and NuSMV, respectively. To demonstrate the practicality and applicability of the tool in real settings, we presented \nand reported experimental results over multiple IoT and IS applications in healthcare, \nfinance, and smart buildings. Our findings indicate that the proposed approaches and the \nMV-Checker tool are highly efficient and scalable, providing accurate results under varying \nconditions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».