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Enregistrement W1955581029 · doi:10.1002/cpe.1827

Dual cryptography authentication protocol and its security analysis for radio frequency identification systems

2011· article· en· W1955581029 sur OpenAlexaff
Huansheng Ning, Hong Liu, Laurence T. Yang, Yan Zhang

Notice bibliographique

RevueConcurrency and Computation Practice and Experience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAuthentication protocolRadio-frequency identificationComputer networkReplay attackAuthentication (law)Hash functionEncryptionCryptographyHash-based message authentication codeCorrectnessCryptographic protocolSession keyComputer securityOtway–Rees protocolChallenge-Handshake Authentication ProtocolMessage authentication code

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY The open radio frequency identification (RFID) air interface may suffer from severe threats that make security problem become a critical issue for RFID systems and applications. This paper proposes a dual cryptography authentication protocol (DCAP) for RFID systems. DCAP partitions randomly the tag identifier into two partial identifiers that are used in the forward link and in the backward link, respectively. The protocol applies hash function and shared‐key encryption algorithm to safeguard both forward and backward links and provides a three‐round authentication mode on each tag and reader in a session. Then, authentication is carried out by the primary, secondary, and final verifications. For a formal analysis, a graphical method Colored Petri Nets is applied to model and analyze the correctness of DCAP. We prove that the protocol owns tag anonymity and forward security and has the capability to resist major attacks such as replay, reader forgery, and tag forgery. Finally, the performance in terms of storage, communication overhead, and computation load is evaluated to demonstrate that the protocol has modest complexity and high efficiency. Copyright © 2011 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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