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Enregistrement W2121384620 · doi:10.1109/tvt.2008.925304

A Novel Anonymous Mutual Authentication Protocol With Provable Link-Layer Location Privacy

2009· article· en· W2121384620 sur OpenAlexaff
Rongxing Lu, Xiaodong Lin, Haojin Zhu, Pin‐Han Ho, Xuemin Shen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Authentication Protocols Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMutual authenticationComputer networkAuthentication (law)Provable securityAuthentication protocolComputer securityProtocol (science)Scheme (mathematics)Message authentication codeCryptographyEncryptionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Location privacy of mobile users (MUs) in wireless communication networks is very important. Ensuring location privacy for an MU is an effort to prevent any other party from learning the MU's current and past locations. In this paper, we propose a novel anonymous mutual authentication protocol with provable link-layer location privacy preservation. We first formulate the security model on the link-layer, forward-secure location privacy, which is characterized by the fact that even when an attacker corrupts an MU's current location privacy, the attacker should be kept from knowing how long the MU has stayed at the current location. Then, based on the newly devised keys with location and time awareness, a novel anonymous mutual authentication protocol between the MUs and the access point (AP) is proposed. To the best of our knowledge, this is the first developed anonymous mutual authentication scheme that can achieve provable link-layer, forward-secure location privacy. To improve efficiency, aPreset in Idletechnique is exercised in the proposed scheme, which is further compared with a number of previously reported counterparts through extensive performance 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations53
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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