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Enregistrement W2949541804

Broadcast-enhanced Key Predistribution Schemes.

2012· preprint· en· W2949541804 sur OpenAlexaff
Michelle Kendall, Keith M. Martin, Siaw‐Lynn Ng, Maura B. Paterson, Douglas R. Stinson

Notice bibliographique

RevueBIROn (Birkbeck, University of London) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity in Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceKey (lock)Computer networkMathematical proofRevocationScheme (mathematics)Flexibility (engineering)Key managementDistributed computingCryptographyComputer securityMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schemes. These schemes are suitable for networks with access to a trusted base station and an authenticated broadcast channel. We demonstrate that the access to these extra resources allows for the creation of broadcast-enchanced key predistribution schemes with advantages over key predistribution schemes such as flexibility and more efficient revocation. There are many possible ways to implement broadcast-enhanced key predistribution schemes, and we propose a framework for describing and analysing them. In their paper ‘From key predistribution to key redistribution’, Cichoń, Gol¸ebiewski and Kutylowski propose a scheme for ‘redistributing ’ keys to a wireless sensor network using a broadcast channel after an initial key predistribution. We classify this as a broadcast-enhanced key predistribution scheme and analyse it in that context. We provide simpler proofs of some results from their paper, give a precise analysis of the resilience of their scheme, and discuss possible modifications. In the latter half of the paper we study two scenarios where broadcast-enhanced key predistribution schemes may be particularly desirable and consider the design goals to prioritise in each case. For each scenario we propose a suitable family of broadcastenhanced key predistribution schemes and our analysis demonstrates their effectiveness in achieving their aims in resource-constrained networks. 1.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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