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Enregistrement W2948254976 · doi:10.1109/cybermatics_2018.2018.00187

Identity Management in IoT Networks Using Blockchain and Smart Contracts

2018· article· en· W2948254976 sur OpenAlexaff
Ahmad Sghaier Omar, Otman Basir

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity managementComputer scienceBlockchainComputer securityIdentity (music)Software portabilityIdentifierSmart contractDigital identityCryptographyImmutabilityUnique identifierAuthentication (law)Computer networkOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internet of Things (IoT) devices proliferation is on the rise, where the number of connected devices has surpassed 7 billion devices in 2017, whereas insights foresee a number of 20-50 billion connections by year 2020. Most of those devices are deployed in heterogeneous and complex networks which imposes many challenges on the devices management functionality. Among those challenges is the identity management which pertains to how devices' identities are authenticated and verified in addition to how devices establish the means for authorizing and controlling access to data and services. Blockchain as a distributed ledger technology positions itself as a suitable candidate to address this challenge. That is mainly attributed to Blockchain's use of cryptographic identifiers, records immutability, and provenance. These features, together, provide a platform to implement the functions of IoT devices identity management that can ensure a global and unique identity for the devices, and also provide the mechanism to maintain it throughout the device life cycle. This paper presents a semi-decentralized Blockchain-based IoT identity management framework that provides features of identity creation and transfer of ownership, along with the capability of identity portability among networks visited by the devices. For validation, we describe a set of smart contracts that provide the functions of the registrar and management contracts.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
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

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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