論文の概要: The order-theoretical foundation for data flow security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07226v1
- Date: Tue, 12 Mar 2024 00:33:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 13:37:51.369975
- Title: The order-theoretical foundation for data flow security
- Title(参考訳): データフローセキュリティのための秩序理論の基礎
- Authors: Luigi Logrippo,
- Abstract要約: 本稿では,セキュリティ概念と部分順序概念の対応について述べる。
この形式化には、データフローの概念、同じデータにアクセス可能なエンティティの等価クラス、ラベルが含まれる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Some theories on data flow security are based on order-theoretical concepts, most commonly on lattice concepts. This paper presents a correspondence between security concepts and partial order concepts, by which the former become an application of the latter. The formalization involves concepts of data flow, equivalence classes of entities that can access the same data, and labels. Efficient, well-known algorithms to obtain one of these from one of the others are presented. Security concepts such as secrecy (also called confidentiality), integrity and conflict can be expressed in this theory. Further, it is shown that complex tuple labels used in the literature to express security levels can be translated into equivalent set labels. A consequence is that any network's data flow or access control relationships can be defined by assigning simple set labels to the entities. Finally, it is shown how several partial orders can be combined when different data flows must coexist.
- Abstract(参考訳): データフローのセキュリティに関するいくつかの理論は秩序理論の概念に基づいており、最も一般的には格子の概念に基づいている。
本稿では,セキュリティ概念と部分順序概念の対応について述べる。
この形式化には、データフローの概念、同じデータにアクセス可能なエンティティの等価クラス、ラベルが含まれる。
これらのうちの1つを効率よく、よく知られたアルゴリズムで他の1つから取得する。
機密性(秘密性とも呼ばれる)、完全性、紛争などの安全保障概念はこの理論で表すことができる。
さらに、文献でセキュリティレベルを表現するために使用される複雑なタプルラベルを等価なセットラベルに変換できることが示されている。
その結果、任意のネットワークのデータフローやアクセス制御の関係は、単純なセットラベルをエンティティに割り当てることで定義できる。
最後に、異なるデータフローが共存する必要がある場合に、どのように複数の部分的な順序が組み合わさることができるかを示す。
関連論文リスト
- MIETT: Multi-Instance Encrypted Traffic Transformer for Encrypted Traffic Classification [59.96233305733875]
トラフィックの分類は、セキュリティの脅威を検出し、ネットワーク管理を最適化するために不可欠である。
トークンレベルとパケットレベルの両方の関係をキャプチャするMulti-Instance Encrypted Traffic Transformer (MIETT)を提案する。
MIETTは5つのデータセットにまたがって結果を達成し、暗号化されたトラフィックの分類と複雑なネットワーク動作の理解の有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T12:52:53Z) - Data-driven Coreference-based Ontology Building [48.995395445597225]
参照解決は、伝統的に個々の文書理解のコンポーネントとして使用される。
よりグローバルな視点で、すべてのドキュメントレベルのコア参照関係から、ドメインについて何が学べるかを探求します。
コードとともに、クリエイティブ・コモンズライセンスの下でコア参照チェーンをリリースします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-22T14:30:40Z) - Simple Mechanisms for Representing, Indexing and Manipulating Concepts [46.715152257557804]
我々は、概念の具体的な表現やシグネチャを生成するために、そのモーメント統計行列を見ることで概念を学ぶことができると論じる。
概念が交差しているとき、概念のシグネチャを使用して、関連する多くの相互交差した概念の共通テーマを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T17:54:29Z) - Use All The Labels: A Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning
Framework [75.79736930414715]
本稿では,すべての利用可能なラベルを活用でき,クラス間の階層的関係を維持できる階層型多言語表現学習フレームワークを提案する。
比較損失に階層的ペナルティを併用し,その階層的制約を強制する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-27T21:41:44Z) - Distributed Transition Systems with Tags for Privacy Analysis [0.0]
このフレームワークはセガラの確率的オートマタ、確率的コンカレントシステム、確率的ラベル付き遷移システムといったいくつかの領域からアイデアを借りている。
DLTTS上のすべてのノードには、敵の'現在の'知識を表すタグが添付されている。
ブラックボックス」機構は、DLTTSの一部でもあり、オラクルとして意図されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-06T06:32:08Z) - Out-of-Category Document Identification Using Target-Category Names as
Weak Supervision [64.671654559798]
Out-of-category Detection は、文書が不適格(またはターゲット)カテゴリと意味的関連性に応じて区別することを目的としている。
対象のカテゴリの1つに属する文書の信頼性を効果的に測定する,カテゴリ外検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-24T21:01:25Z) - Structured Prediction with Partial Labelling through the Infimum Loss [85.4940853372503]
弱い監督の目標は、収集コストの安いラベル付け形式のみを使用してモデルを学習できるようにすることである。
これは、各データポイントに対して、実際のものを含むラベルのセットとして、監督がキャストされる不完全なアノテーションの一種です。
本稿では、構造化された予測と、部分的なラベリングを扱うための無限損失の概念に基づく統一的なフレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T13:59:41Z)
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。