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Enregistrement W1979291092 · doi:10.1155/2011/893592

Secure Clustering and Symmetric Key Establishment in Heterogeneous Wireless Sensor Networks

2010· article· en· W1979291092 sur OpenAlexafffund
Reza Azarderskhsh, Arash Reyhani-Masoleh

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity in Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceWireless sensor networkComputer networkNode (physics)Key distribution in wireless sensor networksPublic-key cryptographyDisseminationKey (lock)Key managementCluster analysisAuthentication (law)Routing (electronic design automation)Distributed computingComputer securityWirelessWireless networkEncryptionTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information security in infrastructureless wireless sensor networks (WSNs) is one of the most important research challenges. In these networks, sensor nodes are typically sprinkled liberally in the field in order to monitor, gather, disseminate, and provide the sensed data to the command node. Various studies have focused on key establishment schemes in homogeneous WSNs. However, recent research has shown that achieving survivability in WSNs requires a hierarchy and heterogeneous infrastructure. In this paper, to address security issues in the heterogeneous WSNs, we propose a secure clustering scheme along with a deterministic pairwise key management scheme based on public key cryptography. The proposed security mechanism guarantees that any two sensor nodes located in the same cluster and routing path can directly establish a pairwise key without disclosing any information to other nodes. Through security performance evaluation, it is shown that the proposed scheme guarantees node-to-node authentication, high resiliency against node capture, and minimum memory space requirement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations39
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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