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J-GLOBAL ID:202202274322098135   整理番号:22A0696545

iFaaSBus:IoTと機械学習を用いたサーバレスコンピューティングのためのセキュリティとプライバシーベースの軽量フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

iFaaSBus: A Security- and Privacy-Based Lightweight Framework for Serverless Computing Using IoT and Machine Learning
著者 (5件):
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巻: 18  号:ページ: 3522-3529  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1434A  ISSN: 1551-3203  CODEN: ITIICH  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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COVID-19患者のデータが増えているので,様々なモノのインターネット(IoT)装置から収集されたデータを確保するために新しいフレームワークが必要であり,その広がりを低減する疾患の傾向を予測する必要がある。本論文では,IoTの概念,機械学習(ML),およびサービスとしての機能(FaaS)またはサーバレスコンピューティングを用いて,COVID-19疾患を診断し,そして,動的スケーラビリティを可能にするためのサービス(FaaS)またはサーバレスコンピューティングを,動的スケーラビリティを可能にするためのサービス(FaaS)またはサーバレスコンピューティングとして,OAuth-2.0AuthorizationプロトコルベースのプライバシーおよびJSON Webトークン&Transport Layer Socketプロトコルベースのセキュリティを,1100の並列要求に応えて,非サーバレスコンピューティングと比較して,自動的に,OAuth-2.0AuthorizationプロトコルベースのプライバシーおよびJSON Web Token&Transport Layer Socketプロトコルベースのセキュリティを,提案したセキュリティ-およびプライバシーベースの軽量フレームワークを提案した。” IoT,機械学習(ML),およびサービス(FaaS)を,動的スケーラビリティを安全に管理するのに,サービス(FaaS),および,サーバレスコンピューティングは,OAuth-2.0 AuthorizationプロトコルベースのプライバシーおよびJSON Web Token&Transport Layer Socketプロトコルベースのセキュリティを,1100の並列要求に応えて提供する。さらに,種々のMLモデルの性能を,精度,再現率,Fスコア,および曲線下面積(AUC)値に基づいて評価し,K最近傍モデルは,97.51%の最高精度率を与えた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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