Robust privacy-preserving authentication scheme for communication between electric vehicle as power energy storage and power stations
Notice bibliographique
Résumé
The concept of Electric Vehicle as Power Energy Storage has gained much attention from the research community and market recently. The increasing capacity of the power storages in the electric vehicles (EV) motivates this concept and makes it more feasible. However, the privacy of the customers can be compromised by tracing the stations that an EV has been connected to during a period of the time. The stations that are providing power charging as well as purchasing the power back from EVs can be owned by third party businesses. EVs should be authenticated through these stations in order to give or receive appropriate credit for the power. In this paper, we identify potential privacy issues and propose a robust privacy-preserving authentication scheme for communication of the EV and the station to prevent customer information leakage. In our approach, the EV and the station communication utilizes pseudonym of the EV, in which only the smart grid server (a trusted entity) can map the pseudonym to the real vehicle identity and provide the identity management. The pseudonym of an EV changes when the EV moves from one station to another, which prevents the adversary from tracing foot prints of the EV. Our analysis shows that our model is robust enough to make sure the privacy of the customers is fully preserved, and at the same time, it is efficient by consuming very limited resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».