Notice bibliographique
Résumé
The proposed work is to provide security for audio data stored in cloud data centers and online song repositories such as hungama.com, iTunes, where huge number of songs is stored for listening and downloading. When polynomial secret sharing method is applied on secret audio, audio shares are generated each with the size of secret audio. Secret is derived only when a valid subset of members in the group are compromised. The purpose of the proposed work is to reduce the dimensions of shares. This can be achieved by having the amplitude values of the secret audio as the coefficients of the polynomial instead of random values in polynomial based secret sharing scheme. But having amplitude values as coefficients does not generate meaningless shares and reveals information about the secret. In this paper, two methods are proposed for generating meaningless audio shares such that the dimensions of each share are lesser than the dimensions of confidential audio. It gives dealer an advantage to securely store and distribute the shares by hiding the shares into other media. In the first method, secret audio is encrypted and the values of these encrypted audio are taken as the coefficients of the polynomial to generate the shares. Second method is implemented to reduce the burden of encryption and decryption. In this approach, for share construction the leading term in the polynomial will have random values as coefficient and for all other terms the coefficient are amplitude values of the secret audio. In both methods, shares generated are of reduced dimensions and are meaningless. Security of shares is enhanced by providing integrity mechanism to shares and steganography effect. A novel block cipher is implemented as compression function in the hash algorithm to generate checksum which is used for verifying integrity of shares.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».