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Enregistrement W2556745649

An Innovative Key Management Model for Broadcasting to Remote Cooperative Groups

2014· article· en· W2556745649 sur OpenAlexaff
V. Latha

Notice bibliographique

RevueIJCER · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity in Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensNiagara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCommunication sourceCommunication in small groupsComputer networkComputer securityExploitKey (lock)Key managementWireless ad hoc networkBroadcasting (networking)WirelessCryptographyTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Mobile Ad Hoc Networks(MANETs), a set of interacting nodes should cooperatively implement the routing functions to enable end-to-end communication along dynamic paths composed by multi-hop wireless links. MANETs have been proposed to serve as an effective networking system facilitating information exchange between mobile devices even without fixed infrastructures. In MANETs, it is important to support group-oriented applications, such as audio/video conference and one-to-many data dissemination in disaster or battlefield rescue scenarios. In the above group oriented communication scenarios, the common problem is to enable a sender to securely transmit secret messages to a remote cooperative group. A solution to the above problem must meet several constraints. First, the sender must be remote and can be dynamic. Second, the message transmission may cross various networks including open insecure networks before reaching the intended recipients. Third, the data communication from the group members to the sender may be limited. Also, the sender may wish to choose only a subset of the overall group as the intended recipients. Furthermore, it is hard to resort to a fully trusted third party to secure the overall communication. In contrast to the above constraints, mitigating features are that the group members are cooperative and the secret communication among them is local and efficient. This paper exploits these mitigating features to facilitate the remote access control of group-oriented communications without relying on a fully trusted secret key generation center.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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