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Enregistrement W2065173814 · doi:10.1109/trustcom.2012.32

A Hybrid Key Management Protocol for Wireless Sensor Networks

2012· article· en· W2065173814 sur OpenAlexaff
Musfiq Rahman, Srinivas Sampalli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity in Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePublic key infrastructureWireless sensor networkKey managementComputer networkPublic-key cryptographyKey distribution in wireless sensor networksKey (lock)Key distributionCryptographyComputer securityDistributed computingCryptographic protocolWireless networkWirelessEncryptionTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless Sensor Networks (WSNs) are wireless ad-hoc networks of tiny battery-operated wireless sensors. They are usually deployed in unsecured, open, and, harsh environments where it is difficult for humans to perform continuous monitoring. Due to its nature of deployment it is very crucial to provide security mechanisms for authenticating data. Key management is a pre-requisite for any security mechanism. Due to memory, computation, and communication constraints of sensor nodes, distribution and management of key in WSNs is a challenging task. Because of its lightweight feature, symmetric crypto-systems are a natural choice for key management in WSNs. However, they often fail to provide a good trade-off between resilience and storage. On the other hand, Public Key Infrastructure (PKI) is infeasible in WSNs because of its continuous availability of trusted third party and heavy computational requirements for certificate verification. Pairing-Based Cryptography (PBC) has paved a way for how parties can agree on keys without any interaction. It has relaxed the requirement of expensive certificate verification on PKI system. In this paper, we propose a new hybrid ID based non-interactive key management protocol for WSNs, which leverages the benefits from both symmetric key based cryptosystems and PBC by combining them together. The proposed protocol is very flexible and suits many applications. We also provide mechanisms for key refresh when the network changes.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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