Access Control Protocol for Battlefield Surveillance in Drone-Assisted IoT Environment
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance drones, called as unmanned aerial vehicles (UAVs), are aircrafts that are utilized to collect video recordings, still images, or live video of the targets, such as vehicles, people or specific areas. Particularly in battlefield surveillance, there is high possibility of eavesdropping, inserting, modifying or deleting the messages during communications among the deployed drones and ground station server (GSS). This leads to launch several potential attacks by an adversary, such as main-in-middle, impersonation, drones hijacking, replay attacks, etc. Moreover, anonymity and untraceability are two crucial security properties that need to be maintained in battlefield surveillance communication environment. To deal with such a crucial security problem, we propose a new access control protocol for battlefield surveillance in drone-assisted Internet of Things (IoT) environment, called ACPBS-IoT. Through the detailed security analysis using formal and informal (nonmathematical), and also the formal security verification under automated software simulation tool, we show that the proposed ACPBS-IoT can resist several potential attacks needed in a battlefield surveillance scenario. Furthermore, the testbed experiments for various cryptographic primitives have been performed for measuring the execution time. Finally, a detailed comparative study on communication and computational overheads, and security, as well as functionality features, reveals that the proposed ACPBS-IoT provides superior security and more functionality features, and better or comparable overheads than other existing competing access control schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».