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Enregistrement W2765183808 · doi:10.1109/iceiec.2017.8076506

Cryptographic key management methods for mission-critical wireless networks

2017· article· en· W2765183808 sur OpenAlexaff
Celia Li, Cungang Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Authentication Protocols Security
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRekeyingComputer scienceComputer networkHandshakeKey managementSession keyWireless mesh networkComputer securityKey (lock)Session (web analytics)Mesh networkingWireless networkWirelessEncryptionTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a large scale disaster strikes, it demands an efficient communication and coordination among first responders to save life and other community resources. Normally, the traditional communication infrastructures such as landline phone or cellular networks are damaged and dont provide adequate communication services to first responders for exchanging emergency related information. Wireless mesh networks is the promising alternatives in such type of situations. The security requirements for emergency response communications include privacy, data integrity, authentication, access control and availability. To build a secure communication system, usually the first attempt is to employ cryptographic keys. In critical-mission wireless mesh networks, a mesh router needs to maintain secure data communication with its neighboring mesh routers. The effective designs on fast pairwise key generation and rekeying for mesh routers are critical for emergency response and are essential to protect unicast traffic. In this paper, we present a security-enhanced session key generation and rekeying protocols EHPFS (enhanced 4-way handshake with PFS support). It eliminate the DoS attack problem of the 4-way handshake in 802.11s. EHPFS provides additional support for perfect forward secrecy (PFS). Even in case a Primary Master Key (PMK) is exposed, the session key PTK will not be compromised. The performance and security analysis show that EHPFS is efficient.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,393 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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