AN INTEGRATED TECHNIQUE IN ACHIEVING THECONFIDENTIALITY, INTEGRITY AND ROBUSTNESS FOR BIGDATA TRANSMISSION
Notice bibliographique
Résumé
The data confidentiality, integrity, and data loss are issues during transmission due to inadequate security scheme. These issues become more critical in the big data transmission due to its own individual overhead. Moreover, multiple executions of distinct security algorithms for maintaining confidentiality and integrity reduce Throughput and add large number of additional bits as security overheads which hamper the robustness against data loss. Conversely, an efficient compression technique minimizes the data confidentiality as it eliminates the redundant data during compression. However, the current literature fails to suggest any security mechanism which can solve all these issues in a combinatorial way. Henceforth, this research addresses these security issues collectively without negatively affecting each other. It increases confidentiality and offers a backup for accidental data loss by combining Simplified Encryption Standard (SDES) and an advanced pattern generation technique which uses a unique pattern generation table. A novel dual round of error control technique has been incorporated to maximize the data integrity by addressing any number of transmission errors. A new compression technique is included to enhance robustness against data loss by producing high compression efficiency and resistance against transmission errors. Confidentiality and integrity are further enhanced by integrating an advance audio steganography which uses a distinctive sample selection for hiding bits. Experiments are conducted using standard Calgary Corpuses, text files (up to 1 TB), and audio files to validate the objectives. The proposed integrated technique offers higher confidentiality level by producing higher Signal to Noise Ratio (60.79-60.91 dB) and Frequency Difference (0.37-0.27 Hz) than other related security techniques. It can protect different security attacks by offering higher Avalanche Effects (76.2%) and Entropy Value (7.77). It also offers higher integrity and robustness against data loss by contributing lower percentages of Information Loss (0.004-0.0009%) and Uncorrectable Error Rate (0.0096-0.0094%).
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».