Abstract-Data samarbeten gör det möjligt för användare att utnyttja olika resurser för att lösa komplexa problem. Samtidigt som samarbeten möjliggör en större förmåga att manipulera data och tjänster, skapar de också nya säkerhetssårbarheter. Samverkan deltagare behöver metoder för att upptäcka misstänkta beteenden (potentiellt orsakas av skadliga insiders) och bedöma förtroende för information när det passerar genom många händer. I detta arbete beskriver vi dessa utmaningar och introducerar härkomst som ett sätt att lösa dem. Vi beskriver ett härkomstsystem, PLUS, och visar hur det kan användas för att bedöma förtroende och upptäcka misstänkta beteenden. En förstudie visar att detta är en lovande riktning för framtida forskning.
Allen och Al. REF introducerade ett härkomstsystem, PLUS, användbart för att bedöma förtroende och misstänkt beteende i datasamarbete.
Provenance for collaboration: Detecting suspicious behaviors and assessing trust in information
{'venue': '7th International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing (CollaborateCom)', 'journal': '7th International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing (CollaborateCom)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}