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Enregistrement W1722893958 · doi:10.1002/sec.1143

Conference key establishment protocol using a multivariate polynomial and its applications

2014· article· en· W1722893958 sur OpenAlexaff
Lein Harn, Guang Gong

Notice bibliographique

RevueSecurity and Communication Networks · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity in Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePolynomialKey (lock)Protocol (science)Overhead (engineering)Theoretical computer scienceKey exchangeSecret sharingPublic-key cryptographyComputer networkCryptographyAlgorithmComputer securityMathematicsOperating systemEncryption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 1992, a non‐interactivek‐securem‐conference protocol based on anm‐variate polynomial has been proposed. Each user needs to store a (m − 1)‐polynomial having degreekas a private share. A secret conference key involvingmusers can be computed by each conference member non‐interactively using each private share. There is no overhead to exchange information in order to establish a conference key. However, the storage space of each user is exponentially proportional to the group size of the conference. In this paper, we propose a key establishment protocol using a multivariate polynomial inZN, whereNis a RSA modulus. One unique feature of using this special type of polynomials for conference key protocol is that the storage space of each user is fixed and is independent to the group size of the conference. User can use their shares obtained from a key generation center initially to establish conference keys consisting of different users. Furthermore, we propose two applications to demonstrate the importance of using this special type of polynomials to design solutions. One is the private reconstruction of secret in a secret sharing scheme over network, and the other is the secure group communication. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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