A secure business framework for file purchasing in vehicular networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vehicular ad hoc networks (VANETs) are gaining growing interest from both industry and academia. The primitive objective of VANETs is to enhance the road safety for public transportation systems through dedicated short range communications (DSRC) protocol. In addition to the powerful radios and abundant spectrums, DSRC also paves the way for VANETs to support numerous emerging Internet‐related applications. In this paper, we introduce a promising commercial application which allows each vehicle to purchase file/data through a roadside unit (RSU). Due to the high mobility of vehicles, the contact period between an RSU and a vehicle could be insufficient to download the complete file. Thus, in the proposed file purchasing systems, once a vehicle in the process of downloading a file leaves the transmission range of the RSU, its neighboring vehicles with a piece of the file can cooperatively help to complete the file transfer via vehicle‐to‐vehicle (V2V) communications. Such a commercial file purchasing system can obviously initiate a new application scenario; however, it cannot be put into practice unless the security issues, such as the user privacy, incentives for inter‐vehicle cooperation, and the copyright protection for∼the file content, are well addressed. In order to deal with these security issues, we develop a secure framework for the file purchasing system in VANETs. Performance evaluation will be conducted to verify the proposed scheme. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».