Multi-point Security by a Multiplatform-compatible Multifunctional Authentication and Encryption Board
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
Securing the access in networks is a first-order concern that only gains importance with the advent of Internet of Things (IoT). In this paper, a security system is presented for password-free access over the secured link. It makes the connection faster than manual authentication and facilitates Machine-to-Machine (M2M) secure interactions, as required for IoT. The authentication procedure includes the exchange of certificate and challenge/response pairs, which are stored and computed in an external security coprocessor. The system enforces the authentication protocol, includes error detection, and handles multiple devices according to their Operating Systems (OS) through their connections/ disconnections. It also performs encryption, if necessary. It is applicable on application level for devices, including IoT based devices, sensors, Android, and iOS-based smartphones. The devices that have the correct certificate and can solve the challenge can connect to the network linked with the security system. The system security is hardened because the sensitive authentication elements such as keys, certificates, and challenge responses are invisible to users and are exchanged only using strong hashing algorithms that are irreversible. The proposed hardware security system can augment any supporting network, converting the entire insecure network into a secured one, as well as retrofit existing insecure Bluetooth devices for secure access. The system incurs low overhead in time and energy by performing security operations in an ASIC coprocessor, and can be shared to secure access to multiple devices, which reduces both energy and cost.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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