論文の概要: Exploring the Susceptibility to Fraud of Monetary Incentive Mechanisms for Strengthening FOSS Projects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05897v1
• Date: Fri, 09 May 2025 09:05:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.218851
• Title: Exploring the Susceptibility to Fraud of Monetary Incentive Mechanisms for Strengthening FOSS Projects
• Title（参考訳）: FOSSプロジェクト強化のための金融インセンティブメカニズムのフルートに対する感受性の探索
• Authors: Ben Swierzy, Timo Pohl, Marc Ohm, Michael Meier,
• Abstract要約: 我々は、重要なギャップを埋め、プロジェクトの長寿と持続可能性を確保するために、非商業的なインセンティブを見つけます。 Sovereign Tech Fundは詐欺未遂に対する高いレジリエンスを達成できるが、茶は詐欺に非常に敏感だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Free and open source software (FOSS) is ubiquitous on modern IT systems, accelerating the speed of software engineering over the past decades. With its increasing importance and historical reliance on uncompensated contributions, questions have been raised regarding the continuous maintenance of FOSS and its implications from a security perspective. In recent years, different funding programs have emerged to provide external incentives to reinforce community FOSS' sustainability. Past research primarily focused on analyses what type of projects have been funded and for what reasons. However, it has neither been considered whether there is a need for such external incentives, nor whether the incentive mechanisms, especially with the development of decentralized approaches, are susceptible to fraud. In this study, we explore the need for funding through a literature review and compare the susceptibility to fraud of centralized and decentralized incentive programs by performing case studies on the Sovereign Tech Fund (STF) and the tea project. We find non-commercial incentives to fill an important gap, ensuring longevity and sustainability of projects. Furthermore, we find the STF to be able to achieve a high resilience against fraud attempts, while tea is highly susceptible to fraud, as evidenced by revelation of an associated sybil attack on npm. Our results imply that special considerations must be taken into account when utilizing quantitative repository metrics regardless whether spoofing is expected.
• Abstract（参考訳）: フリーでオープンソースのソフトウェア(FOSS)は現代のITシステムに広く普及しており、ここ数十年でソフトウェアエンジニアリングのスピードが加速している。 重要度の増加と、補償されていない貢献への歴史的依存により、FOSSの継続的なメンテナンスとそのセキュリティの観点からの意義に関する疑問が提起されている。 近年、コミュニティFOSSの持続可能性を強化するための外部インセンティブを提供する様々な資金プログラムが出現している。 過去の研究は主に、資金提供されたプロジェクトの種類と理由の分析に重点を置いていた。 しかし、このような外部インセンティブの必要性や、特に分権的アプローチの発展に伴うインセンティブメカニズムが詐欺の影響を受けやすいかどうかについては、検討されていない。 本研究では,文献レビューを通じて資金調達の必要性を検討するとともに,ソブリン技術基金(STF)とティープロジェクトにおけるケーススタディを実施し,集中型・分散型インセンティブプログラムの詐欺に対する感受性を比較した。 我々は、重要なギャップを埋め、プロジェクトの長寿と持続可能性を確保するために、非商業的なインセンティブを見つけます。 さらに,npm に対するシビル攻撃の暴露によって証明されたように,茶は不正行為の影響を受けやすい一方で,STF は不正行為に対する高いレジリエンスを達成できると考えられる。 以上の結果から,スプーフィングが期待されているかどうかに関わらず,定量的リポジトリメトリクスを利用する場合,特に考慮すべき点が示唆された。

関連論文リスト

• A Survey of Efficient Reasoning for Large Reasoning Models: Language, Multimodality, and Beyond [88.5807076505261]
  大規模推論モデル (LRM) は, 推論中におけるチェーン・オブ・ソート (CoT) の推論長を拡大することにより, 高い性能向上を示した。 懸念が高まっているのは、過度に長い推論の痕跡を生み出す傾向にある。 この非効率性は、トレーニング、推論、現実のデプロイメントに重大な課題をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T15:36:30Z)
• Deep Learning Approaches for Anti-Money Laundering on Mobile Transactions: Review, Framework, and Directions [51.43521977132062]
  マネーロンダリング(英: Money laundering)は、不正資金の起源を隠蔽する金融犯罪である。 モバイル決済プラットフォームとスマートIoTデバイスの普及は、マネーロンダリング対策をかなり複雑にしている。 本稿では,AMLにおけるディープラーニングソリューションとその利用に関する課題について,包括的レビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T05:19:44Z)
• Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey [59.26328612791924]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の開発において、急速に重要なパラダイムへと成長してきた。 本稿では,RAGシステムの信頼性を,事実性,堅牢性,公正性,透明性,説明責任,プライバシの6つの面で評価する統一的な枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T09:06:44Z)
• Proof-of-Learning with Incentive Security [15.219480512237682]
  ほとんどの並行ブロックチェーンシステムは、分散コンセンサスとセキュリティ保証のためのProof-of-Work(PoW)あるいはProof-of-Stake(PoS)メカニズムに大きく依存しています。 PoUWは、PoWとして実用的に重要な課題を導入し、その結果、具体的な価値でエネルギー消費を産み出そうとしている。 計算効率、証明可能なインセンティブ-セキュリティ保証、制御容易な難易度を備えたPoL機構を設計する上で、既存の難しさを回避し、合理的なプローバーに率直に行動を促すインセンティブ-セキュリティの概念を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T13:18:40Z)
• A Safe Harbor for AI Evaluation and Red Teaming [124.89885800509505]
  一部の研究者は、そのような研究の実施や研究成果の公表が、アカウント停止や法的報復につながることを恐れている。 我々は、主要なAI開発者が法的、技術的に安全な港を提供することを約束することを提案します。 これらのコミットメントは、ジェネレーティブAIのリスクに取り組むための、より包括的で意図しないコミュニティ努力への必要なステップである、と私たちは信じています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T20:55:08Z)
• Exploring Federated Unlearning: Analysis, Comparison, and Insights [101.64910079905566]
  フェデレーション・アンラーニングは、フェデレーション・システムで訓練されたモデルからデータを選択的に除去することを可能にする。 本稿では,既存のフェデレーション・アンラーニング手法について検討し,アルゴリズムの効率,モデル精度への影響,プライバシ保護の有効性について検討する。 フェデレートされたアンラーニング手法を評価するための統一ベンチマークであるOpenFederatedUnlearningフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T01:34:33Z)
• Cross-ethnicity Face Anti-spoofing Recognition Challenge: A Review [79.49390241265337]
  Chalearn Face Anti-Spoofing Detection Challengeは、シングルモーダル(例えば、RGB)とマルチモーダル(例えば、RGB、Depth、赤外線(IR))のトラックで構成されている。 本稿では,その設計,評価プロトコル,結果の概要など,課題の概要について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-23T06:43:08Z)

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。