Investigating Public-Key Certificate Revocation in Smart Grid
Notice bibliographique
Résumé
The public key cryptography (PKC) is essential for securing many applications in smart grid. For the secure use of the PKC, certificate revocation schemes tailored to smart grid applications should be adopted. However, little work has been done to study certificate revocation in smart grid. In this paper, we first explain different motivations that necessitate revoking certificates in smart grid. We also identify the applications that can be secured by PKC and thus need certificate revocation. Then, we explain existing certificate revocation schemes and define several metrics to assess them. Based on this assessment, we identify the applications that are proper for each scheme and discuss how the schemes can be modified to fully satisfy the requirements of its potential applications. Finally, we study certificate revocation in pseudonymous public key infrastructure (PPKI), where a large number of certified public/private keys are assigned for each node to preserve privacy. We target vehicles-to-grid communications as a potential application. Certificate revocation in this application is a challenge because of the large number of certificates. We discuss an efficient certificate revocation scheme for PPKI, named compressed certificate revocation lists (CRLs). Our analytical results demonstrate that one revocation scheme cannot satisfy the overhead/security requirements of all smart grid applications. Rather, different schemes should be employed for different applications. Moreover, we used simulations to measure the overhead of the schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».