Trustworthy Data(신뢰할 수 있는 데이터)란 무엇입니까?
Trustworthy Data 신뢰할 수 있는 데이터 - Aiming at the problems such as the easy leakage of privacy in mobile medical equipment and untrustworthy data, we make use of a role-separated mechanism to generate trusted anonymous certificates and propose a lightweight identity authentication scheme to protect the medical data security. [1] The development and deployment of tools and techniques to generate these indicators require having access to trustworthy data from biological collections, field surveys and automated sensors, molecular data, and historic academic literature. [2] However, current approaches suffer from issues such as scattering of information across multiple silos, susceptibility of erroneous or untrustworthy data, inability to accurately capture physical events associated with the movement of goods and protection of trade secrets. [3] Thirdly, the new system can provide organized, accurate and trustworthy data. [4] Ultimate coronavirus disease 2019 (COVID-19) mitigation and crisis resolution is dependent on trustworthy data and actionable information. [5] Capacity to remotely monitor and control systems for waste-water treatment and to provide real time and trustworthy data of system’s behavior to various stakeholders is of high relevance. [6] Trusting AI and feeling confident with its decisions starts with trustworthy data. [7] Decision-making plays an increasing important role in our digitalized society, and hence the need for trustworthy data. [8] Here, we develop a general framework for building a trustworthy data-driven epidemiological model, consisting of a workflow that integrates data acquisition and event timeline, model development, identifiability analysis, sensitivity analysis, model calibration, model robustness analysis, and projection with uncertainties in different scenarios. [9] However, in poor countries, it is limited due to a lack of adequate and trustworthy data. [10] Conclusion We drew five conclusions from this critical policy review, which we have related to recommendations as follows: widening the scope of legislation and policy for injury prevention to emphasize injuries occurring at home or school; addressing the causes of injuries and promoting proven preventive measures; greater clarity on both individual and institutional roles and responsibilities; trustworthy data and quality evidence to inform decision-making; and financial investment and capacity-strengthening for injury prevention and first response. [11] Therefore, we observed a growing need of trustworthy data-intensive systems supporting administration in validating their policy decisions. [12] Traditional traceability system has problems of centralized management, opaque information, untrustworthy data, and easy generation of information islands. [13] To overcome the dearth of valuable, trustworthy data, this paper proposes an adaptive learning method based on the generative adversarial network. [14] In this article, we put forward the idea that trust in IoT can be boosted if and only if its automation and adaptation processes are based on trustworthy data. [15] Here, we develop a general framework for building a trustworthy data-driven epidemiological model, consisting of a workflow that integrates data acquisition and event timeline, model development, identifiability analysis, sensitivity analysis, model calibration, model robustness analysis, and forecasting with uncertainties in different scenarios. [16] Chemists, engineers, designers, and some researchers are much interested in the accessibility of its trustworthy databases. [17] We posit that there is an urgent need for trustworthy database system that offer end-to-end privacy guarantees for their records with user interfaces that closely resemble that of a relational database. [18] No conclusion can be reached as the development of artificial intelligence is still in its infancy, and there is much wishful thinking and imagination in this issue rather than trustworthy data. [19] The study highlights the need for trustworthy data for sensitive or at risk wetlands so that conservation stakeholders have robust evidence for developing appropriate mitigation policies and implementation strategies. [20] "Trustworthy data" is the fuel for ensuring transparent traceability, precise decision-making, and cogent coordination in the supply chain (SC) space. [21] The very nature of the subject—electric propulsion in the maritime sector—makes it very difficult to find sufficient and trustworthy data. [22] Therefore, it is necessary to encounter a form to develop an integration among them and share common, trustworthy data. [23] Coupled with the consensus mechanism, it guarantees the preservation of trustworthy data. [24] As a result, the capacity of the multi-round PIR with byzantine databases (BPIR) reaches that of the robust PIR problem when the number of byzantine databases is less than the number of trustworthy databases. [25] Due to the interference of various factors, the experimental data are filled with a large number of untrustworthy data, which brings great difficulties to the prediction of PM2. [26]모바일 의료기기의 개인정보가 쉽게 유출되고 신뢰할 수 없는 데이터가 발생하는 문제를 해결하기 위해 역할 분리 메커니즘을 사용하여 신뢰할 수 있는 익명의 인증서를 생성하고 의료 데이터 보안을 보호하기 위해 경량의 신원 인증 방식을 제안합니다. [1] 이러한 지표를 생성하기 위한 도구 및 기술의 개발 및 배포는 생물학적 수집, 현장 조사 및 자동화된 센서, 분자 데이터 및 역사적 학술 문헌의 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. [2] 그러나 현재의 접근 방식은 여러 사일로에 정보가 분산되어 있고, 오류가 있거나 신뢰할 수 없는 데이터의 가능성, 상품 이동과 관련된 물리적 이벤트를 정확하게 캡처할 수 없음, 영업 비밀 보호와 같은 문제로 어려움을 겪고 있습니다. [3] 셋째, 새로운 시스템은 체계적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있습니다. [4] 궁극적인 코로나바이러스 질병 2019(COVID-19) 완화 및 위기 해결은 신뢰할 수 있는 데이터와 실행 가능한 정보에 달려 있습니다. [5] 폐수 처리를 위한 시스템을 원격으로 모니터링 및 제어하고 다양한 이해 관계자에게 시스템 동작에 대한 신뢰할 수 있는 실시간 데이터를 제공하는 능력은 높은 관련성이 있습니다. [6] AI를 신뢰하고 결정에 확신을 갖는 것은 신뢰할 수 있는 데이터에서 시작됩니다. [7] 의사 결정은 디지털화된 사회에서 점점 더 중요한 역할을 하므로 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. [8] 여기서 우리는 데이터 수집 및 이벤트 타임라인, 모델 개발, 식별 가능성 분석, 민감도 분석, 모델 보정, 모델 견고성 분석 및 불확실성이 있는 프로젝션을 통합하는 워크플로로 구성된 신뢰할 수 있는 데이터 기반 역학 모델을 구축하기 위한 일반적인 프레임워크를 개발합니다. 다른 시나리오. [9] 그러나 가난한 나라에서는 적절하고 신뢰할 수 있는 데이터가 부족하기 때문에 제한적입니다. [10] 결론 우리는 이 중요한 정책 검토에서 다음과 같은 권장 사항과 관련된 다섯 가지 결론을 도출했습니다. 부상의 원인을 해결하고 입증된 예방 조치를 촉진합니다. 개인 및 기관의 역할과 책임에 대한 더 큰 명확성; 의사 결정에 정보를 제공하는 신뢰할 수 있는 데이터 및 양질의 증거 부상 예방 및 최초 대응을 위한 재정 투자 및 역량 강화. [11] 따라서 우리는 정책 결정을 검증할 때 관리를 지원하는 신뢰할 수 있는 데이터 집약적 시스템의 필요성이 증가하고 있음을 관찰했습니다. [12] 기존의 이력추적 시스템은 중앙 집중식 관리, 불투명한 정보, 신뢰할 수 없는 데이터, 정보 섬의 용이한 생성 등의 문제가 있습니다. [13] 가치 있고 신뢰할 수 있는 데이터의 부족을 극복하기 위해 본 논문에서는 생성적 적대 네트워크를 기반으로 한 적응 학습 방법을 제안합니다. [14] 이 기사에서 우리는 IoT의 자동화 및 적응 프로세스가 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 하는 경우에만 IoT에 대한 신뢰를 높일 수 있다는 아이디어를 제시합니다. [15] 여기서 우리는 데이터 수집 및 이벤트 타임라인, 모델 개발, 식별 가능성 분석, 민감도 분석, 모델 보정, 모델 견고성 분석 및 불확실성 예측을 통합하는 워크플로로 구성된 신뢰할 수 있는 데이터 기반 역학 모델을 구축하기 위한 일반적인 프레임워크를 개발합니다. 다른 시나리오. [16] 화학자, 엔지니어, 설계자 및 일부 연구원들은 신뢰할 수 있는 데이터베이스의 접근성에 많은 관심을 가지고 있습니다. [17] 우리는 관계형 데이터베이스와 매우 유사한 사용자 인터페이스로 기록에 대한 종단 간 개인 정보 보호를 제공하는 신뢰할 수 있는 데이터베이스 시스템이 시급하다고 가정합니다. [18] 인공지능의 발전은 아직 초기 단계이기 때문에 결론을 내릴 수 없고, 이 문제는 믿을 만한 데이터라기보다는 희망적인 생각과 상상이 많다. [19] 이 연구는 보전 이해 관계자가 적절한 완화 정책 및 실행 전략을 개발하기 위한 강력한 증거를 가질 수 있도록 민감하거나 위험에 처한 습지에 대한 신뢰할 수 있는 데이터의 필요성을 강조합니다. [20] "신뢰할 수 있는 데이터"는 공급망(SC) 공간에서 투명한 추적성, 정확한 의사 결정 및 강력한 조정을 보장하는 연료입니다. [21] 해양 부문의 전기 추진이라는 주제의 특성상 충분하고 신뢰할 수 있는 데이터를 찾기가 매우 어렵습니다. [22] 따라서 그들 사이의 통합을 발전시키고 공통적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 공유하기 위한 형태를 만나는 것이 필요합니다. [23] 합의 메커니즘과 결합하여 신뢰할 수 있는 데이터의 보존을 보장합니다. [24] 결과적으로 비잔틴 데이터베이스(BPIR)를 사용한 다중 라운드 PIR의 용량은 비잔틴 데이터베이스의 수가 신뢰할 수 있는 데이터베이스의 수보다 적을 때 강력한 PIR 문제의 용량에 도달합니다. [25] 다양한 요인의 간섭으로 인해 실험 데이터는 신뢰할 수 없는 많은 데이터로 채워져 PM2의 예측에 큰 어려움을 초래합니다. [26]
anti counterfeiting system 위조 방지 시스템
A Decentralized NFC-Enabled Anti-Counterfeiting System (dNAS) was therefore proposed and developed, decentralizing a legacy anti-counterfeiting system of supply chain industry utilizing enterprise blockchain protocols and enterprise consortium, to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening capability of product anti-counterfeiting and traceability in supply chain industry. [1] In this research, the Decentralized NFC-enabled Anti-counterfeiting System (dNAS) is proposed and developed, decentralizing a legacy anti-counterfeiting system of supply chain industry using Blockchain technology, to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening capability of product anti-counterfeiting in wine industry with capacity to further extend to supply chain industry as a whole. [2] In this research, with a chosen research method of proof-by-demonstration, the Decentralized NFC-Enabled Anti-Counterfeiting System (dNAS) is proposed and developed, decentralizing a legacy anti-counterfeiting system of the supply-chain industry using Blockchain technology to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening the capability of the product’s anti-counterfeiting and traceability qualities in the wine industry, with the capacity to further extend this to the supply chain industry as a whole. [3]따라서 분산형 NFC 지원 위조 방지 시스템(dNAS)이 제안 및 개발되어 공급망 산업의 레거시 위조 방지 시스템을 엔터프라이즈 블록체인 프로토콜과 엔터프라이즈 컨소시엄을 활용하여 분산시켜 신뢰할 수 있는 데이터 출처 검색, 검증 및 관리를 용이하게 합니다. 공급망 산업에서 제품 위조 방지 및 추적 기능 강화. [1] 본 연구에서는 블록체인 기술을 사용하여 공급망 산업의 레거시 위조 방지 시스템을 분산화하여 신뢰할 수 있는 데이터 출처 검색, 검증 및 관리를 용이하게 할 뿐만 아니라 분산형 NFC 기반 위조 방지 시스템(dNAS)을 제안 및 개발합니다. 와인 산업에서 제품 위조 방지 기능을 강화하여 공급망 산업 전체로 확장할 수 있습니다. [2] nan [3]
provenance retrieval verification 출처 검색 검증
In this research, so as to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening capability of product anti-counterfeiting in supply chain industry, key areas of decentralization and feasible mechanisms of developing decentralized and distributed versions of these product anti-counterfeiting and traceability ecosystems utilizing blockchain technology, are identified via a series of security and threat analyses performed mainly against the NFC-Enabled Anti-Counterfeiting System (NAS) which is one of these solutions currently implemented in supply chain industry with centralized architecture. [1]이 연구에서는 신뢰할 수 있는 데이터 출처 검색, 검증 및 관리를 용이하게 하고 공급망 산업에서 제품 위조 방지 기능을 강화하기 위해 이러한 제품의 탈중앙화 및 분산 버전을 개발하는 탈중앙화의 핵심 영역 및 실현 가능한 메커니즘 블록체인 기술을 활용한 위조 및 추적성 생태계는 중앙 집중식 아키텍처로 공급망 산업에서 현재 구현되는 이러한 솔루션 중 하나인 NFC 지원 위조 방지 시스템(NAS)에 대해 주로 수행되는 일련의 보안 및 위협 분석을 통해 식별됩니다. [1]
Facilitate Trustworthy Data 신뢰할 수 있는 데이터 촉진
In this research, so as to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening capability of product anti-counterfeiting in supply chain industry, key areas of decentralization and feasible mechanisms of developing decentralized and distributed versions of these product anti-counterfeiting and traceability ecosystems utilizing blockchain technology, are identified via a series of security and threat analyses performed mainly against the NFC-Enabled Anti-Counterfeiting System (NAS) which is one of these solutions currently implemented in supply chain industry with centralized architecture. [1] A Decentralized NFC-Enabled Anti-Counterfeiting System (dNAS) was therefore proposed and developed, decentralizing a legacy anti-counterfeiting system of supply chain industry utilizing enterprise blockchain protocols and enterprise consortium, to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening capability of product anti-counterfeiting and traceability in supply chain industry. [2] In this research, the Decentralized NFC-enabled Anti-counterfeiting System (dNAS) is proposed and developed, decentralizing a legacy anti-counterfeiting system of supply chain industry using Blockchain technology, to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening capability of product anti-counterfeiting in wine industry with capacity to further extend to supply chain industry as a whole. [3] In this research, with a chosen research method of proof-by-demonstration, the Decentralized NFC-Enabled Anti-Counterfeiting System (dNAS) is proposed and developed, decentralizing a legacy anti-counterfeiting system of the supply-chain industry using Blockchain technology to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening the capability of the product’s anti-counterfeiting and traceability qualities in the wine industry, with the capacity to further extend this to the supply chain industry as a whole. [4]이 연구에서는 신뢰할 수 있는 데이터 출처 검색, 검증 및 관리를 용이하게 하고 공급망 산업에서 제품 위조 방지 기능을 강화하기 위해 이러한 제품의 탈중앙화 및 분산 버전을 개발하는 탈중앙화의 핵심 영역 및 실현 가능한 메커니즘 블록체인 기술을 활용한 위조 및 추적성 생태계는 중앙 집중식 아키텍처로 공급망 산업에서 현재 구현되는 이러한 솔루션 중 하나인 NFC 지원 위조 방지 시스템(NAS)에 대해 주로 수행되는 일련의 보안 및 위협 분석을 통해 식별됩니다. [1] 따라서 분산형 NFC 지원 위조 방지 시스템(dNAS)이 제안 및 개발되어 공급망 산업의 레거시 위조 방지 시스템을 엔터프라이즈 블록체인 프로토콜과 엔터프라이즈 컨소시엄을 활용하여 분산시켜 신뢰할 수 있는 데이터 출처 검색, 검증 및 관리를 용이하게 합니다. 공급망 산업에서 제품 위조 방지 및 추적 기능 강화. [2] 본 연구에서는 블록체인 기술을 사용하여 공급망 산업의 레거시 위조 방지 시스템을 분산화하여 신뢰할 수 있는 데이터 출처 검색, 검증 및 관리를 용이하게 할 뿐만 아니라 분산형 NFC 기반 위조 방지 시스템(dNAS)을 제안 및 개발합니다. 와인 산업에서 제품 위조 방지 기능을 강화하여 공급망 산업 전체로 확장할 수 있습니다. [3] nan [4]
Provide Trustworthy Data
The present results also provide trustworthy data to test Large-Eddy Simulation (LES), especially if using a Wall Model (WMLES). [1] Two crack propagation tests are proposed here, close to the well-known Nooru-Mohamed tests, but with modern instrumentation so that they provide trustworthy data. [2]현재 결과는 특히 WMLES(Wall Model)를 사용하는 경우 LES(Large-Eddy Simulation)를 테스트하기 위한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다. [1] 여기에서는 잘 알려진 Nooru-Mohamed 테스트에 가깝지만 최신 장비를 사용하여 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 두 가지 균열 전파 테스트가 제안되었습니다. [2]
trustworthy data collection
This paper introduces In-network Generalized Trustworthy Data Collection (IGTDC) framework for event detection in CPS. [1] The trust management takes a significant role in the IoT for enabling trustworthy data collection, context-awareness, and enhanced user privacy. [2] After that we discuss the issues of sensor-clouds and propose some applications, especially a trust evaluation mechanism and trustworthy data collection which use mobile edge computing to solve the problems in sensor-clouds. [3] We highlighted all the challenges and potential solutions for the trustworthy data collections in CPS and propose a taxonomy for data trustworthiness in CPS. [4] Trustworthy data collection is a major topic that interests much research work. [5] These attacks may bring serious vulnerability to trustworthy data collection in sensor-cloud systems. [6]이 백서에서는 CPS에서 이벤트 감지를 위한 네트워크 내 일반화된 신뢰할 수 있는 데이터 수집(IGTDC) 프레임워크를 소개합니다. [1] 신뢰 관리는 신뢰할 수 있는 데이터 수집, 상황 인식 및 향상된 사용자 개인 정보를 가능하게 하기 위해 IoT에서 중요한 역할을 합니다. [2] 그 후 우리는 센서 클라우드의 문제를 논의하고 센서 클라우드의 문제를 해결하기 위해 모바일 에지 컴퓨팅을 사용하는 신뢰 평가 메커니즘과 신뢰할 수 있는 데이터 수집과 같은 몇 가지 응용 프로그램을 제안합니다. [3] 우리는 CPS의 신뢰할 수 있는 데이터 수집에 대한 모든 과제와 잠재적 솔루션을 강조하고 CPS의 데이터 신뢰성에 대한 분류를 제안합니다. [4] 신뢰할 수 있는 데이터 수집은 많은 연구 작업에 관심이 있는 주요 주제입니다. [5] 이러한 공격은 센서 클라우드 시스템의 신뢰할 수 있는 데이터 수집에 심각한 취약성을 가져올 수 있습니다. [6]
trustworthy data provenance 신뢰할 수 있는 데이터 출처
In this research, so as to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening capability of product anti-counterfeiting in supply chain industry, key areas of decentralization and feasible mechanisms of developing decentralized and distributed versions of these product anti-counterfeiting and traceability ecosystems utilizing blockchain technology, are identified via a series of security and threat analyses performed mainly against the NFC-Enabled Anti-Counterfeiting System (NAS) which is one of these solutions currently implemented in supply chain industry with centralized architecture. [1] We evaluated SciChain by comparing it with multiple state-of-the-art systems; experimental results showed that SciChain guaranteed trustworthy data provenance while incurring orders of magnitude lower overhead than existing solutions. [2] A Decentralized NFC-Enabled Anti-Counterfeiting System (dNAS) was therefore proposed and developed, decentralizing a legacy anti-counterfeiting system of supply chain industry utilizing enterprise blockchain protocols and enterprise consortium, to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening capability of product anti-counterfeiting and traceability in supply chain industry. [3] In this research, the Decentralized NFC-enabled Anti-counterfeiting System (dNAS) is proposed and developed, decentralizing a legacy anti-counterfeiting system of supply chain industry using Blockchain technology, to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening capability of product anti-counterfeiting in wine industry with capacity to further extend to supply chain industry as a whole. [4] In this research, with a chosen research method of proof-by-demonstration, the Decentralized NFC-Enabled Anti-Counterfeiting System (dNAS) is proposed and developed, decentralizing a legacy anti-counterfeiting system of the supply-chain industry using Blockchain technology to facilitate trustworthy data provenance retrieval, verification and management, as well as strengthening the capability of the product’s anti-counterfeiting and traceability qualities in the wine industry, with the capacity to further extend this to the supply chain industry as a whole. [5]이 연구에서는 신뢰할 수 있는 데이터 출처 검색, 검증 및 관리를 용이하게 하고 공급망 산업에서 제품 위조 방지 기능을 강화하기 위해 이러한 제품의 탈중앙화 및 분산 버전을 개발하는 탈중앙화의 핵심 영역 및 실현 가능한 메커니즘 블록체인 기술을 활용한 위조 및 추적성 생태계는 중앙 집중식 아키텍처로 공급망 산업에서 현재 구현되는 이러한 솔루션 중 하나인 NFC 지원 위조 방지 시스템(NAS)에 대해 주로 수행되는 일련의 보안 및 위협 분석을 통해 식별됩니다. [1] 우리는 SciChain을 여러 최첨단 시스템과 비교하여 평가했습니다. 실험 결과에 따르면 SciChain은 신뢰할 수 있는 데이터 출처를 보장하면서 기존 솔루션보다 훨씬 낮은 오버헤드를 발생시켰습니다. [2] 따라서 분산형 NFC 지원 위조 방지 시스템(dNAS)이 제안 및 개발되어 공급망 산업의 레거시 위조 방지 시스템을 엔터프라이즈 블록체인 프로토콜과 엔터프라이즈 컨소시엄을 활용하여 분산시켜 신뢰할 수 있는 데이터 출처 검색, 검증 및 관리를 용이하게 합니다. 공급망 산업에서 제품 위조 방지 및 추적 기능 강화. [3] 본 연구에서는 블록체인 기술을 사용하여 공급망 산업의 레거시 위조 방지 시스템을 분산화하여 신뢰할 수 있는 데이터 출처 검색, 검증 및 관리를 용이하게 할 뿐만 아니라 분산형 NFC 기반 위조 방지 시스템(dNAS)을 제안 및 개발합니다. 와인 산업에서 제품 위조 방지 기능을 강화하여 공급망 산업 전체로 확장할 수 있습니다. [4] nan [5]
trustworthy data sharing 신뢰할 수 있는 데이터 공유
A Digital Data Marketplace (DDM) facilitates secure and trustworthy data sharing among multiple parties. [1] This paper presents an end-to-end framework for data trust to enhance trustworthy data sharing utilizing blockchain technology. [2] In this paper, we propose a blockchain-assisted framework that can support trustworthy data sharing services. [3] In this paper, we discuss some of these challenges and propose a conceptual framework and reference architecture for wearable data marketplaces that builds on top of blockchain technology, and facilitates and incentivises trustworthy data sharing. [4]DDM(디지털 데이터 마켓플레이스)은 여러 당사자 간에 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 공유를 용이하게 합니다. [1] 이 백서는 블록체인 기술을 활용하여 신뢰할 수 있는 데이터 공유를 강화하기 위한 데이터 신뢰를 위한 종단 간 프레임워크를 제시합니다. [2] nan [3] 이 백서에서는 이러한 과제 중 일부에 대해 논의하고 블록체인 기술을 기반으로 구축되고 신뢰할 수 있는 데이터 공유를 촉진하고 장려하는 웨어러블 데이터 시장을 위한 개념적 프레임워크 및 참조 아키텍처를 제안합니다. [4]
trustworthy data source
The novelty of the study lies specifically in the unprecedented use of constrained sensing devices as trustworthy data sources for a permissionless blockchain. [1] However, while traditional web applications can communicate with trustworthy data sources directly through the Internet, this is not possible for smart contracts because their execution must be deterministic. [2]이 연구의 참신함은 특히 무허가 블록체인을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 소스로 제한된 감지 장치를 전례 없이 사용했다는 점에 있습니다. [1] 그러나 기존 웹 애플리케이션은 인터넷을 통해 직접 신뢰할 수 있는 데이터 소스와 통신할 수 있지만 스마트 계약에서는 실행이 결정적이어야 하기 때문에 불가능합니다. [2]
trustworthy data exchange
This system enables transparent and trustworthy data exchange as well as trading of allowances among vehicles, relying on vehicleto-vehicle communication. [1] We strongly conceive that each process from perceiving the environment to decision making, demands trust based process to ease and ensure the trustworthy data exchange among trustworthy nodes such as trust-based data collection, trust-based data aggregation, trust-based data reconstruction and trust-based data analysis for decision making. [2]이 시스템은 차량 간 통신에 의존하여 투명하고 신뢰할 수 있는 데이터 교환과 차량 간 허용량 거래를 가능하게 합니다. [1] 우리는 환경 인식에서 의사 결정에 이르기까지 각 프로세스가 신뢰 기반 데이터 수집, 신뢰 기반 데이터 집계, 신뢰 기반 데이터 재구성 및 신뢰와 같은 신뢰할 수 있는 노드 간의 신뢰할 수 있는 데이터 교환을 용이하게 하고 보장하기 위해 신뢰 기반 프로세스를 요구한다고 강력하게 생각합니다. - 의사 결정을 위한 기반 데이터 분석. [2]
trustworthy data set 신뢰할 수 있는 데이터 세트
As a result, the anomaly detector runs on trustworthy data sets, protected from unauthorized adversarial modifications. [1] Summarizing the findings of this study, trustworthy data sets play a crucial role for implementing an automated process monitoring as a basis for resilient manufacturing systems. [2]결과적으로 이상 탐지기는 무단 적대적 수정으로부터 보호되는 신뢰할 수 있는 데이터 세트에서 실행됩니다. [1] 이 연구의 결과를 요약하면 신뢰할 수 있는 데이터 세트는 복원력 있는 제조 시스템의 기반으로 자동화된 프로세스 모니터링을 구현하는 데 중요한 역할을 합니다. [2]