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Enregistrement W2346415545 · doi:10.1002/sec.1420

AD‐ASGKA – authenticated dynamic protocols for asymmetric group key agreement

2016· article· en· W2346415545 sur OpenAlexaff
Mingchu Li, Xiaodong Xu, Cheng Guo, Xing Tan

Notice bibliographique

RevueSecurity and Communication Networks · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity in Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGroup keyComputer securityPublic-key cryptographyKey (lock)Key-agreement protocolSession keyKey encapsulationEncryptionID-based cryptographyKey distributionSymmetric-key algorithmCryptographyPre-shared keyShared secretComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Asymmetric group key agreement is a cryptographic primitive allowing a group of users to negotiate a common public encryption key while each of them holds a different secret private decryption key. Anyone (including outsiders) with the public encryption key can send encrypted messages to the group members, and then the group members can decrypt the messages. Authenticated key agreement protocols authenticate the identities of users to ensure that only the intended group members can establish a session in which the group members can communicate with each other. Dynamic asymmetric group key agreement concerns about the scenarios such as ad hoc networks in which the group members may join or leave at any given time. In this paper, we propose a one‐round authenticated dynamic protocol for symmetric group key agreement. For efficiency reasons, we employ the identity‐based public‐key cryptography (IB‐PKC) to authenticate users rather than the public key infrastructure and the certificate‐less public‐key cryptography. Our analysis shows that the proposals in the paper can resist active attacks and meet many desirable security attributes. Besides, our protocol allows users to join or leave the group at the same time. Furthermore, our protocol is round‐optimal and has a quite good performance as compared with previous works. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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