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Enregistrement W2054090438 · doi:10.1002/sec.6

Biometric‐based user authentication in mobile <i>ad hoc</i> networks

2008· article· en· W2054090438 sur OpenAlexafffund
F. Richard Yu, Helen Tang, Victor C. M. Leung, Jie Liu, Chung–Horng Lung

Notice bibliographique

RevueSecurity and Communication Networks · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBiometric Identification and Security
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDefence Research and Development CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDefence Research and Development Canada
Mots-clésComputer scienceBiometricsAuthentication (law)Computer securityAuthentication protocolSession (web analytics)Computer networkVulnerability (computing)ExploitWireless ad hoc networkMobile ad hoc networkChallenge–response authenticationMulti-factor authenticationTelecommunicationsWorld Wide WebWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the front line of defense, user authentication is crucial for integrity and confidentiality. Mobile ad hoc networks (MANETs) impose a number of non‐trivial challenges to user authentication such as lack of central coordination and limited resources. In high security MANETs, continuous authentication is desirable so that a system can be monitored for the duration of the session to reduce the vulnerability. Biometrics provides some possible solutions to the authentication problem in MANETs, since it has direct connection with user identity. In this paper, we introduce some biometric technologies and their applications in the authentication problem. Multimodal biometrics can be used to exploit the benefits of one biometric while mitigating the inaccuracies of another. We propose an optimal multimodal biometric‐based continuous authentication scheme in MANETs. Some numerical results show the effectiveness of the proposed scheme. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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