Aug, 2023

仪表盘渊源建模

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TL;DR该论文旨在提供一种专为仪表板及其可视化和数据组件设计的溯源表示模型，以提供一套完整的基本溯源元数据，使用户能够评估仪表板上呈现的信息的质量、一致性和可靠性，从而在特定仪表板开发的上下文中实现清晰而准确的理解，最终促进更好的决策制定。
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发现论文，激发创造
  • 溯源作为依赖关系分析

    本论文提出依赖关系分析技术作为数据来源或历史的形式化基础，探讨了相应的数据溯源机制和静态 / 动态逼近方法。

    Aug, 2007

  • 可验证性的核心演算法

    本文介绍了一种形式化的 Provenance 安全框架，探讨在通用程序语言方面的有效性并提出了关于披露和混淆方面的正式定义。研究了针对追踪语义的生产力视角，使用了算法来解决披露和混淆问题。

    Oct, 2013

  • 模型 DNA 的模型来源

    通过使用模型 DNA 的概念，该论文引入了一种用于确定源模型是否服务于目标模型的模型鉴别方法，通过编码模型的训练数据和输入输出信息为一种紧凑而全面的表示，从而实现了模型鉴别的有效框架。

    Aug, 2023

  • 数据溯源倡议：大规模人工智能数据集许可和归属审计

    我们在语言模型的训练中发现了数据透明性和道德风险的问题，因此我们进行了一项多学科工作，对 1800 多个文本数据集进行了系统审计和追踪。我们发展了工具和标准，以跟踪这些数据集的来源、创作者、许可条件、属性和使用情况。我们的分析突出了商业开放数据集与封闭数据集在构成和重点方面的差异，封闭数据集垄断了重要的类别。此外，我们的研究还发现了广泛使用的数据集托管网站上许可证的错误和遗漏。为了促进数据集的透明性和负责任使用，我们发布了我们的审计结果，并提供了一个交互式界面，数据溯源浏览器，让从业者可以追踪和筛选最流行的开源调整数据集的数据溯源信息：www.dataprovenance.org。

    Oct, 2023

  • 供应链溯源本体驱动的区块链设计

    本文旨在探讨在大数据时代中使用区块链和本体论技术实现物品溯源的可行性，并分析了一种可追溯性本体论，并将其转换为以太坊区块链平台上的智能合约。

    Aug, 2016

  • ProVe: 知识图谱自动溯源验证流程与文本来源的一致性

    ProVe 是一个自动验证知识图谱三元组是否由所记录的来源文本支持的工具，主要应用于信息策划领域，包括基于规则的方法和机器学习模型，对 Wikidata 数据集进行了评估，并在文本丰富的数据源上实现了优异的支持检测二元分类任务，准确率为 87.5％，F1-macro 为 82.9％。

    Oct, 2022

  • Datalog 查询的 Why-Provenance 复杂性

    本文旨在填补 why-provenance 计算复杂性方面的空白，我们确定了 Datalog 查询和其子类的 why-provenance 的数据复杂度，得出结论，由于其计算复杂性的特殊性质，递归查询的 why-provenance 是一个棘手的问题。

    Mar, 2023

  • 描述逻辑 ELHr 的溯源

    本文章针对 ELHr 本体中的溯源信息问题，基于整环和扩展经典数据溯源的本体数据访问，对本体公理进行注释来生成溯源多项式，并分析了 ELHr 案例的语义，揭示如何处理省略符号所带来的种种困难，其中一些困难可以通过假定整环的乘法幂等性来缓解。在此基础上，研究了三个问题：使用溯源信息来生成完整的本体，计算得到与结论相关的公理集，并进行查询回答。

    Jan, 2020

  • 差分审计的数据溯源

    本文提出了一种基于统计显著性的差异性审计框架（DPDA），用于审计数据纪录来源，使审计员能够在不需要训练阴影模型的情况下，区分训练数据和非训练数据。此外，该文还提出了两种有效的审计函数实现，并在现实世界的数据集上进行了评估，证明了该技术的有效性。

    Sep, 2022

  • Kairos：使用整体系统溯源的实用入侵检测和调查

    KAIROS 是一种基于图神经网络的编码器 - 解码器架构，它学习了溯源图的结构变化的时间演变，以量化每个系统事件的异常程度；基于这些细粒度信息，KAIROS 重构攻击的足迹，在系统审计日志流中生成能准确描述恶意活动的简洁摘要图，使用最先进的基准数据集，我们证明了 KAIROS 优于以前的方法。

    Aug, 2023