BANGUI, Hind, Bruno ROSSI a Barbora BÜHNOVÁ. A Conceptual Antifragile Microservice Framework for Reshaping Critical Infrastructures. Online. In The 38th IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution. New York, USA: IEEE, 2022, s. 364-368. ISBN 978-1-6654-7956-1. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/ICSME55016.2022.00040.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název A Conceptual Antifragile Microservice Framework for Reshaping Critical Infrastructures
Autoři BANGUI, Hind (504 Maroko, domácí), Bruno ROSSI (380 Itálie, domácí) a Barbora BÜHNOVÁ (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání New York, USA, The 38th IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution, od s. 364-368, 5 s. 2022.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/22:00126307
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-6654-7956-1
ISSN 1063-6773
Doi http://dx.doi.org/10.1109/ICSME55016.2022.00040
UT WoS 000908031000032
Klíčová slova anglicky Critical Infrastructures; Microservices; Antifragility;Machine Learning;Generative Adversarial Network
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 3. 2023 11:42.
Anotace
Recently, microservices have been examined as a solution for reshaping and improving the flexibility, scalability, and maintainability of critical infrastructure systems. However, microservice systems are also suffering from the presence of a substantial number of potentially vulnerable components that may threaten the protection of critical infrastructures. To address the problem, this paper proposes to leverage the concept of antifragility built in a framework for building self-learning microservice systems that could be strengthened by faults and threats instead of being deteriorated by them. To illustrate the approach, we instantiate the proposed approach of autonomous machine learning through an experimental evaluation on a benchmarking dataset of microservice faults.
Návaznosti
CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_019/0000822, interní kód MU
(Kód CEP: EF16_019/0000822)
Název: Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur (Akronym: C4e)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur, PO 1 Posilování kapacit pro kvalitní výzkum
EF16_019/0000822, projekt VaVNázev: Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur
VytisknoutZobrazeno: 14. 5. 2024 10:05