Achieve Secure Handover Session Key Management via Mobile Relay in LTE-Advanced 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
Internet of Things is expanding the network by integrating huge amount of surrounding objects which requires the secure and reliable transmission of the high volume data generation, and the mobile relay technique is one of the efficient ways to meet the on-board data explosion in LTE-Advanced (LTE-A) networks. However, the practice of the mobile relay will pose potential threats to the information security during the handover process. Therefore, to address this challenge, in this paper, we propose a secure handover session key management scheme via mobile relay in LTE-A networks. Specifically, in the proposed scheme, to achieve forward and backward key separations, the session key shared between the on-board user equipment (UE) and the connected donor evolved node B (DeNB) is first generated by the on-board UE and then securely distributed to the DeNB. Furthermore, to reduce the communication overhead and the computational complexity, a novel proxy re-encryption technique is employed, where the session keys initially encrypted with the public key of the mobility management entity (MME) will be re-encrypted by a mobile relay node (MRN), so that other DeNBs can later decrypt the session keys with their own private keys while without the direct involvement of the MME. Detailed security analysis shows that the proposed scheme can successfully establish session keys between the on-board UEs and their connected DeNB, achieving backward and forward key separations, and resisting against the collusion between the MRN and the DeNB as the same time. In addition, performance evaluations via extensive simulations are carried out to demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed scheme.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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