Special Issue on “Security and Privacy Preservation in Vehicular Communications” Wiley's Security and Communication Networks Journal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It has been witnessed that the car manufacturers and telecommunication industries gear up to equip each car with the latest wireless communication technologies, most notably the short‐range communication systems and/or networks (vehicle‐vehicle or vehicle‐roadside) based on IEEE 802.11p. The short‐range vehicular communication technologies are expected to evolve into VANETs (Vehicular Ad‐hoc NETworks), which will be supporting various safety and commercial applications that significantly improve the driving experiences and safety. The merits of launching VANETs are obvious; however, it comes with a set of challenges, especially in the aspects of security and privacy preservation, in which any malicious behavior of users, such as a modification and replay attack with respect to the disseminated messages, could be fatal to the other users. In addition, the issues on VANET security become more challenging due to the unique features of such network scenarios, including high‐speed mobility and large amount of network entities (i.e., the vehicles). Furthermore, conditional privacy preservation must be achieved in a sense that the user related privacy information, including the driver's name, the license plate, speed, position, and traveling routes along with their relationships, has to be protected; while the authorities should be able to reveal the identities of message senders in the event of a traffic dispute, such as a crime/car accident scene investigation. This special issue aims to address the aforementioned issues by collecting six technical papers through a peer‐review process, hoping to contribute to the state‐of‐the‐art progress of secure and privacy preserving vehicular communications. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle