MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063633520 · doi:10.1145/2642687.2642699

HiveSign

2014· article· en· W2063633520 sur OpenAlexaff
Raghav V. Sampangi, Srinivas Sampalli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesBoeing
Mots-clésComputer scienceFlexibility (engineering)WirelessKey (lock)Authentication (law)Hash functionDistributed computingOverhead (engineering)Computer networkPseudorandom number generatorWireless networkMessage authentication codeLimit (mathematics)Identification (biology)Variety (cybernetics)Radio-frequency identificationEmbedded systemComputer securityCryptographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radio Frequency Identification (RFID) and Wireless body area network (WBAN) are two of the emerging wireless networks that are becoming increasingly popular, owing to their applicability in a variety of domains and longevity-based designs. However, the flexibility they offer and their reduced manufacturing cost come with a trade-off --- they have severe implicit hardware restrictions. These restrictions limit their ability to store a large amount of data and/or perform sophisticated computation, thereby leading them to be classified as resource-constrained wireless networks. Their constraints further limit the security that can be implemented on these devices, necessitating design of optimized solutions for security. In our paper, we present a new approach that generates dynamic message signatures using simple logical operations, hashing and pseudorandom number generation (PRNG) to accomplish integrity and entity authentication. Our approach provides a means to verify the integrity of both the message as well as the key. We validate our proposal using security evaluation and complexity analysis.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,491

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,151
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRFID technology advancementsTravaux en français237 207