A Privacy-Preserving and Verifiable Querying Scheme in Vehicular Fog Data Dissemination
Notice bibliographique
Résumé
Vehicular fog has attracted considerable attention recently, as the densely deployed fog devices are in proximity to vehicular end-users, and they are particularly suitable for the latency-sensitive and location-aware vehicular services. In this paper, we propose a secure querying scheme in vehicular fog data dissemination, in which the roadside units (RSUs) act as fog storage devices to cache data at network edge and disseminate data upon querying. To disrupt the association between a specific data request and its origin vehicle, the proposed scheme exploits an invertible matrix to structure multiple data requests from different vehicles, and aggregates the ciphertexts of data requests at the RSU side with the homomorphic Paillier cryptosystem. Meanwhile, given the invertible matrix and decryption result, the RSU can recover each individual data request without identifying its origin vehicle. In addition, the RSU can verify the correctness of the recovered data requests with an identity-based batch verification scheme. Through security analysis, we demonstrate that the proposed scheme can achieve the security goals of unlinkability, confidentiality, and verifiability. Performance evaluations are also conducted, in which the obtained results show that the proposed scheme can be adaptive to the fluctuating number of the data querying vehicles, and significantly reduce the computation complexity and communication overhead.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».