Physical Unclonable Function (PUF)-Based e-Cash Transaction Protocol (PUF-Cash)
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
Electronic money (e-money or e-Cash) is the digital representation of physical banknotes augmented by added use cases of online and remote payments. This paper presents a novel, anonymous e-money transaction protocol, built based on physical unclonable functions (PUFs), titled PUF-Cash. PUF-Cash preserves user anonymity while enabling both offline and online transaction capability. The PUF’s privacy-preserving property is leveraged to create blinded tokens for transaction anonymity while its hardware-based challenge–response pair authentication scheme provides a secure solution that is impervious to typical protocol attacks. The scheme is inspired from Chaum’s Digicash work in the 1980s and subsequent improvements. Unlike Chaum’s scheme, which relies on Rivest, Shamir and Adlemans’s (RSA’s) multiplicative homomorphic property to provide anonymity, the anonymity scheme proposed in this paper leverages the random and unique statistical properties of synthesized integrated circuits. PUF-Cash is implemented and demonstrated using a set of Xilinx Zynq Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). Experimental results suggest that the hardware footprint of the solution is small, and the transaction rate is suitable for large-scale applications. An in-depth security analysis suggests that the solution possesses excellent statistical qualities in the generated authentication and encryption keys, and it is robust against a variety of attack vectors including model-building, impersonation, and side-channel variants.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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