論文の概要: Event Concealment and Concealability Enforcement in Discrete Event Systems Under Partial Observation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03170v2
- Date: Mon, 1 Apr 2024 12:58:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 14:31:02.355257
- Title: Event Concealment and Concealability Enforcement in Discrete Event Systems Under Partial Observation
- Title（参考訳）: 部分観測による離散事象システムにおける事象の認識と認識可能性の強化
- Authors: Wei Duan, Christoforos N. Hadjicostis, Zhiwu Li,
- Abstract要約: 部分観察下での非決定論的有限オートマトンとしてモデル化された離散イベントシステムにおける事象の隠蔽と隠蔽性を検証した。
秘密事象は、有限数の観測の後、その発生を確実性で間接的に決定できるならば、理解できないと言われる。
本稿では,シークレットイベントの存在を検知し,状態推定と事象診断の手法を用いてCエンフォースビリティを検証する手法について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.531809265608054
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inspired by privacy problems where the behavior of a system should not be revealed to an external curious observer, we investigate event concealment and concealability enforcement in discrete event systems modeled as non-deterministic finite automata under partial observation. Given a subset of secret events in a given system, concealability holds if the occurrence of all secret events remains hidden to a curious observer (an eavesdropper). A secret event is said to be (at least under some executions) unconcealable (inferable) if its occurrence can be indirectly determined with certainty after a finite number of observations. When concealability of a system does not hold (i.e., one or more secret events are unconcealable), we analyze how a defender, placed at the interface of the system with the eavesdropper, can be used to enforce concealability. The defender takes as input each observed event of the system and outputs a carefully modified event sequence (seen by the eavesdropper) using event deletion, insertion, or replacement. The defender is said to be C-enforceable if, following the occurrence of the secret events and regardless of subsequent activity generated by the system, it can always deploy a strategy to manipulate observations and conceal the events perpetually. We discuss systematic procedures to detect the presence of unconcealable secret events and verify C-Enforceability using techniques from state estimation and event diagnosis. We also propose a polynomial complexity construction for obtaining one necessary and one sufficient condition for C-Enforceability.
- Abstract（参考訳）: 外部の好奇心をそそる観測者にシステムの挙動を知らせるべきでないプライバシー問題に着想を得て, 部分観察下では非決定論的有限オートマトンとしてモデル化された離散イベントシステムにおいて, 事象の隠蔽と隠蔽性を検証した。
ある系における秘密事象のサブセットが与えられた場合、すべての秘密事象の発生が好奇心の強い観測者(盗聴者)に隠されている場合、隠蔽性は維持される。
秘密事象が(少なくともいくつかの実行中は)、有限数の観測の後、その発生を確実性で間接的に決定できるならば、(推測不可能である)。
システムの隠蔽性が保持されない場合(すなわち1つ以上のシークレットイベントは無視できない)、システムインターフェースにeavesdropperを配置したディフェンダーがどのように隠蔽性を強制するかを分析する。
ディフェンダーは、システムの観測された各イベントを入力として、イベント削除、挿入、置換を使用して、注意深く修正されたイベントシーケンス(盗聴者によって表示される)を出力する。
ディフェンダーがCエンフォースブルであるとは、シークレットイベントの発生に続いて、システムによって生成されたその後の活動に関係なく、常に観測を操作し、イベントを永久に隠蔽する戦略を展開できるということである。
そこで本研究では,C-Enforceability(C-Enforceability,C-Enforceability,C-Enforceability,C-Enforceability,C-Enforceabili ty,C-Enforceability,C-Enforceability,C-Enforceability,C-Enforceability,C-Enforceability,C-Enforceabi lity,C-Enforceability,C-Enforceability)について述べる。
また,C-エンフォースビリティのための必要条件と必要条件の1つを得るための多項式複雑性構成を提案する。
関連論文リスト
- xSemAD: Explainable Semantic Anomaly Detection in Event Logs Using Sequence-to-Sequence Models [1.6713531923053913]
この研究は意味的異常検出のギャップに対処し、通常、異常の性質を説明することなく、異常の発生を示す。
我々はxSemADを提案する。xSemADは、シーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて、純粋な識別を超越し、拡張された説明を提供するアプローチである。
実験により,本手法は既存の意味的異常検出手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-28T09:06:52Z) - Detecting Anomalous Events in Object-centric Business Processes via
Graph Neural Networks [55.583478485027]
本研究では,ビジネスプロセスにおける異常検出のための新しいフレームワークを提案する。
まず、属性グラフとしてオブジェクト中心のイベントログのプロセス依存性を再構築する。
次に、異常事象を検出するために、グラフ畳み込みオートエンコーダアーキテクチャを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-14T14:17:56Z) - Modeling Continuous Time Sequences with Intermittent Observations using
Marked Temporal Point Processes [25.074394338483575]
人間の活動を通じて生成された大量のデータは、連続した時間のイベントのシーケンスとして表現することができる。
これらの連続的なイベントシーケンスに対するディープラーニングモデルは、非自明なタスクである。
本研究では,イベントシーケンスが欠落している場合にMTPPを学習するための新しい教師なしモデルと推論手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-23T18:23:20Z) - Quantum Proofs of Deletion for Learning with Errors [91.3755431537592]
完全同型暗号方式として, 完全同型暗号方式を初めて構築する。
我々の主要な技術要素は、量子証明器が古典的検証器に量子状態の形でのLearning with Errors分布からのサンプルが削除されたことを納得させる対話的プロトコルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T10:07:32Z) - Learning Constraints and Descriptive Segmentation for Subevent Detection [74.48201657623218]
本稿では,サブイベント検出とEventSeg予測の依存関係をキャプチャする制約を学習し,強制するアプローチを提案する。
我々は制約学習にRectifier Networksを採用し、学習した制約をニューラルネットワークの損失関数の正規化項に変換する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-13T20:50:37Z) - Nested Counterfactual Identification from Arbitrary Surrogate
Experiments [95.48089725859298]
観測と実験の任意の組み合わせからネスト反事実の同定について検討した。
具体的には、任意のネストされた反事実を非ネストされたものへ写像できる反ファクト的非ネスト定理(英語版)(CUT)を証明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-07T12:51:04Z) - Latent Event-Predictive Encodings through Counterfactual Regularization [0.9449650062296823]
本稿では,新しい正則化方式を用いたSUGAR(Surprise-GAted Recurrent Neural Network)を提案する。
隠れたグラフ構造を交互に並べてシーケンスを生成する階層的シーケンス予測タスクでモデルをテストします。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-12T18:30:09Z) - Signatures of causality and determinism in a quantum theory of events [0.0]
我々は、システムと相互作用する検出器・タイマーカップルの結合状態としてイベントを表現している。
重ね合わせの原理を事象発生の瞬間まで拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-17T22:18:03Z) - Recomposition vs. Prediction: A Novel Anomaly Detection for Discrete
Events Based On Autoencoder [5.781280693720236]
侵入検知の分野で最も難しい問題の1つは、離散イベントログの異常検出である。
離散イベントログのDeep Autoencoderベースの異常検出手法であるDabLogを提案する。
解析(符号化)と再構成(復号化)により、シーケンスが正常または異常かどうかを判定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-27T16:31:05Z) - Analogous Process Structure Induction for Sub-event Sequence Prediction [111.10887596684276]
本稿では,未確認プロセスのサブイベントシーケンス全体を予測するために,アナログプロセス構造誘導APSIフレームワークを提案する。
我々の実験と分析が示すように、APSIは目に見えないプロセスのための意味のあるサブイベントシーケンスの生成をサポートし、行方不明な事象を予測するのに役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-16T17:35:40Z) - Training-free Monocular 3D Event Detection System for Traffic
Surveillance [93.65240041833319]
既存のイベント検出システムは、主に学習ベースであり、大量のトレーニングデータが利用可能な場合、十分なパフォーマンスを実現している。
現実のシナリオでは、十分なラベル付きトレーニングデータの収集は高価であり、時には不可能である。
本稿では,交通監視のためのトレーニング不要な単眼3Dイベント検出システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-01T04:42:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。