Notice bibliographique
Résumé
Abstract Radio Frequency Identification (RFID) is a promising technology to provide automated contactless identification of objects, people and animals. The identification process is performed as the reader receives simultaneous responses from various tags over a shared wireless channel and without no requirement of line-of-sight in the interrogation zone. The communication between the reader and tags is separated into two processes: identification and acknowledgment processes. Both processes suffer from serious drawbacks that limit the proliferation of RFID. Such drawbacks are security and privacy and collision problems. This thesis has two main parts. The first part examines the security and privacy of the existing RFID authentication protocols. We introduced a novel cryptographic scheme, Hacker Proof Authentication Protocol (HPAP) that allows mutual authentication and achieves full security by deploying tag static identifier, updated timestamp, a one-way hash function and encryption keys with randomized update using Linear Feedback Shift Register (LFSR). Cryptanalysis and simulation show that the protocol is secure against various attacks. In comparison with the various existing RFID authentication protocols, our protocol has less computation load, requires less storage, and costs less. The second part focuses on solving RFID collision arbitration imposed by the shared wireless link between a reader and the many tags distributed in the interrogation zone. In most proposed anticollision algorithms, tags reply randomly to the time slots chosen by the reader. Since more than two tags may choose the same time slot in a frame, this Random Access (RA) causes garbled data at the reader side resulting the identification process fails. Towards this challenge, two ALOHA based anti-collision algorithms that adopt a new way for tags to choose their replied time slots to enhance system efficiency are presented. In MBA and LTMBA, tags use modulo function to choose their owned time slot. The difference between the two algorithms relies on the method by which the reader estimates the next frame size. The performance evaluation of the two algorithms shows better performance than previously proposed algorithms in terms of fewer communication rounds and fewer collided/empty slots considering the limitation of the EPCglobal Class-1 Gen-2 standard.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».