Improved two-factor user authentication in wireless sensor networks
Notice bibliographique
Résumé
Wireless sensor networks (WSNs) are considered due to the ubiquitous nature, ease of deployment, and wide range of possible applications. WSNs can be deployed in unattended environments, where a registered user can login to the network and access data collected by the linked sensors. Authenticating users in resource constrained environments is one of the major security concerns. Since sensor nodes have limited resources and computation power, it is desirable that the authentication protocol is simple and efficient. In 2009, M. L. Das proposed a two-factor authentication for WSNs, where a user has to prove possession of both, a password and a smart card. Since his scheme utilizes only cryptographic one-way hash function and exclusive-OR operation, it is well-suited for resource constrained environments. However, Khan and Algahathbar pointed out that Das's scheme has some flaws and is vulnerable to various attacks and proposed an alternative solution. In this paper, we show that both, Das's and Khan-Algahathbar's schemes have flaws and remain vulnerable to various attacks including stolen smart card attacks. To overcome the security weaknesses of both schemes, we propose an improved two-factor user authentication that is resilient to stolen smart card attacks as well as other common types of attacks. We provide security evaluation of the proposed protocols showing its robustness to various attacks and analyzed the scheme's performance to determine its efficiency. Compared to the previous schemes, it is proven more robust and provides better security.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».