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Enregistrement W1985653499 · doi:10.1109/tsg.2013.2264537

A Dynamic Secret-Based Encryption Scheme for Smart Grid Wireless Communication

2013· article· en· W1985653499 sur OpenAlexaff
Ting Liu, Yang Liu, Yashan Mao, Yao Sun, Xiaohong Guan, Weibo Gong, Sheng Xiao

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Smart Grid · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesArmy Research Office
Mots-clésRetransmissionEncryptionComputer scienceComputer networkNetwork packetSecure communicationSmart gridWirelessComputer securityDistributed computingEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrating information network into power system is the key for realizing the vision of smart grid, but also introduces many security problems. Wireless communication offers the benefits of low cost, rapid deployment, shared communication medium, and mobility; at the same time, it causes many security and privacy challenges. In this paper, the concept of dynamic secret is applied to design an encryption scheme for smart grid wireless communication. Between two parties of communication, the previous packets are coded as retransmission sequence, where retransmitted packet is marked as “1” and the other is marked as “0.” During the communication, the retransmission sequence is generated at both sides to update the dynamic encryption key. Any missing or misjudging in retransmission sequence would prevent the adversary from achieving the keys. In our experiments, a smart grid platform is built, employing the ZigBee protocol for wireless communication. And a dynamic secret-based encryption demo system is designed based on this platform. The experiment results show that the retransmission and packet loss in ZigBee communication are inevitable and unpredictable, and it is impossible for the adversary to track the updating of the dynamic encryption key.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations77
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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