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Enregistrement W2043010339 · doi:10.1145/2656346.2656348

Effective public key infrastructure for vehicle-to-grid network

2014· article· en· W2043010339 sur OpenAlexaff
Binod Vaidya, Dimitrios Makrakis, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic key infrastructureCertificatePublic-key cryptographyCertificate authorityComputer scienceVehicle-to-gridKey (lock)ProvisioningPublic key certificateSmart gridComputer securityImplicit certificateGridComputer networkElectric vehicleEngineeringEncryptionPower (physics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growth of electric vehicle (EV) technologies likely leads a fundamental shift not only in transportation sector but also in the existing electric power grid infrastructure. In Smart grid infrastructure, vehicle-to-grid (V2G) network can be formed such that participating EVs can be used to store energy and supply this energy back to the power grid when required. To realize proper deployment of V2G network, charging infrastructure having various entities such as charging facility, clearinghouse, and energy provider has to be constructed. So use of Public key infrastructure (PKI) is indispensable for provisioning security solution in V2G network. The ISO/IEC 15118 standard is ascribed that incorporates X.509 PKI solution for V2G network. However, as traditional X.509 based PKI for V2G network has several shortcomings, we have proposed an effectual PKI for a V2G network that is built on based on elliptic curve cryptography and self-certified public key technique having implicit certificate to reduce certificate size and certificate verification time. We show that the proposed solution outperforms the existing solution.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,752

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 savante0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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