Fully secure pairwise and triple key distribution in wireless sensor networks using combinatorial designs
Notice bibliographique
Résumé
We address pairwise and (for the first time) triple key establishment problems in wireless sensor networks (WSN). We use combinatorial designs to establish pairwise keys between nodes in a WSN. A BIBD(v; b; r; k; λ) (or t - (v; b; r; k; λ)) design can be mapped to a sensor network, where v represents the size of the key pool, b represents the maximum number of nodes that the network can support, k represents the size of the key chain. Any pair (or t-subset) of keys occurs together uniquely in exactly λ nodes. λ = 2 and λ = 3 are used to establish unique pairwise or triple keys. Our pairwise key distribution is the first one that is fully secure (none of the links among uncompromised nodes is affected) and applicable for mobile sensor networks (as key distribution is independent on the connectivity graph), while preserving low storage, computation and communication requirements. We also use combinatorial trades to establish pairwise keys. This is the first time that trades are being applied to key management. We describe a new construction of Strong Steiner Trades. We introduce a novel concept of triple key distribution, in which a common key is established between three nodes. This allows secure passive monitoring of forwarding progress in routing tasks. We present a polynomial-based approach and a combinatorial approach (using trades) for triple key distribution.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».