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Enregistrement W2956038886 · doi:10.23977/acss.2019.31002

Research on WSN Secure Communication Method Based on Digital Watermark for the Monitoring of Electric Transmission Lines

2019· article· en· W2956038886 sur OpenAlexvenueno aff
Baoyi Wang, Hou Zepeng, Shaomin Zhang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Computer Signals and Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless sensor networkElectric power transmissionTransmission (telecommunications)Overhead (engineering)Data transmissionAuthentication (law)Key distribution in wireless sensor networksReal-time computingSensor nodeNode (physics)Computer networkWirelessEmbedded systemElectrical engineeringEngineeringTelecommunicationsWireless networkComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wireless sensor network is arranged on the long-chain distributed electric transmission line for real-time monitoring of the electric transmission line. The safe transmission of the collected electric transmission line sensing data is a key issue to be solved urgently. Due to the low processing ability of the sensor nodes, conventional high-complexity security methods such as traditional identity authentication and tamper-proofing can extend the processing time of the node processor, which is unacceptable for real-time data. In addition, due to the high voltage of the electric transmission line, it is impossible to supply power to the wireless sensor nodes directly, and the traditional complicated safety methods have high energy consumption. Therefore, this paper proposes a WSN secure communication solution for electric transmission line based on digital watermark. The algorithm has less time overhead and meets the real-time requirements of WSN communication in electric transmission lines.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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