Network Decontamination with Temporal Immunity
Notice bibliographique
Résumé
Network decontamination is a well known mobile agent problem with many applications. We assume that all nodes of a network are contaminated (e.g., by a virus) and a set of agents is deployed to decontaminate them. An agent passing by a node decontaminates it, however a decontaminated node can be recontaminated if any of its neighbours is contaminated. In the vast literature a variety of models are considered and different assumptions are made on the power of the agents.\nIn this thesis we study variation of the decontamination problem in mesh and tori topologies, under the assumption that when a node is decontaminated, it is immune to recontamination for a predefined amount of time t (called immunity time). After the immunity time is elapsed, recontamination can occur.\nWe focus on three different models: mobile agents (MA), cellular automata (CA), and mobile cellular automata (MCA). The first two models are commonly studied and employed in several other contexts, the third model is introduced in this thesis for the first time. In each model we study the temporal decontamination problem (adapted to the particular setting) under a variety of assumptions on the capabilities of the decontaminating elements (agents for MA and MCA, decontaminating cells for CA). Some of the parameters we consider in this study are: visibility of the active elements, their ability to make copies of themselves, their ability to communicate, and the possibility to remember their past actions (memory). We describe several solutions in the various scenarios and we analyze their complexity. Efficiency is evaluated slightly differently in each model, but essentially the effort is in the minimization of the number of simultaneous decontaminating elements active in the system while performing the decontamination with a given immunity time.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».