An Efficient Identity-Based Batch Verification Scheme for Vehicular Sensor Networks
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
With the adoption of state-of-the-art telecommunication technologies for sensing and collecting traffic related information, Vehicular Sensor Networks (VSNs) have emerged as a new application scenario that is envisioned to revolutionize the human driving experiences and traffic flow control systems. To avoid any possible malicious attack and resource abuse, employing a digital signature scheme is widely recognized as the most effective approach for VSNs to achieve authentication, integrity, and validity. However, when the number of signatures received by a Roadside Unit (RSU) becomes large, a scalability problem emerges immediately, where the RSU could be difficult to sequentially verify each received signature within 300 ms interval according to the current Dedicated Short Range Communications (DSRC) broadcast protocol. We introduce an efficient batch signature verification scheme for communications between vehicles and RSUs (or termed vehicle- to-Infrastructure (V2I) communications), in which an RSU can verify multiple received signatures at the same time such that the total verification time can be dramatically reduced. We demonstrate that the proposed scheme can achieve conditional privacy preservation that is essential in VSNs, where each message launched by a vehicle is mapped to a distinct pseudo identity, while a trust authority can always retrieve the real identity of a vehicle from any pseudo identity. With the proposed scheme, since identity-based cryptography is employed in generating private keys for pseudo identities, certificates are not needed and thus transmission overhead can be significantly reduced.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle