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Enregistrement W3152283462 · doi:10.1109/tnsm.2021.3071087

A New Mutual Authentication and Key Agreement Protocol for Mobile Client—Server Environment

2021· article· en· W3152283462 sur OpenAlexafffund
Loïc D. Tsobdjou, Samuel Pierre, Alejandro Quintero

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Network and Service Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Authentication Protocols Security
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceComputer networkProtocol (science)Mutual authenticationAuthentication protocolKey (lock)Key-agreement protocolAuthentication (law)Computer securityPublic-key cryptographyKey distributionEncryption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile devices are becoming an essential part of many users’ lives. Users exchange sometimes very sensitive data with remote servers. This raises a security problem in terms of the confidentiality and integrity of these data, and users’ privacy. Mutual authentication protocols allow a user and a server to confirm each other’s legitimacy and share a session key to encrypt subsequent communications. Several protocols have been proposed to achieve this goal. However, these have certain weaknesses, such as impersonation, lack of anonymity, the use of additional hardware, and the synchronization problem associated with the use of timestamps. In this paper, we propose a mutual authentication protocol based on elliptic curve cryptography for mobile client – server environments, which addresses the above problems. This protocol is intended to be lightweight as it is designed for resource constrained mobile devices. Moreover, we present a formal and informal analysis of the security of the proposed protocol. This latter has security attributes, such as session key security, perfect forward secrecy, user anonymity, resistance to impersonation, replay and insider attacks. Performance evaluation shows that we outperform similar protocols. Therefore, the proposed protocol is secure, efficient and suitable for mobile environments.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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
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

Citations50
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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