Body sensor network encryption and team user authentication scheme based on electrocardiogram detector
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
Summary Body sensor network (BSN)/wireless body area networks (WBANs) is one of the essential aspects of the Internet of Things (IoT), which is possible to track the patient's essential biological and cognitive data through wearable sensors. The WBAN is easily accessible due to open sources; data security and privacy should be maintained throughout the communication characteristics. Due to the advancement of technology, BSN is restricted in a wide range of clinical applications. BSN is used to monitor the physiological characteristics continuously. The data can be easily traced by the attackers where the fingerprint scanners obtained can be used for the user authentication because of its wireless communication. This paper proposes a body sensor network encryption and user authentication (BSN‐EUA) scheme based on the ECG detector. BSN‐EUA scheme is used to provide the fingerprint scanners for user authentication, and all the activities regarding the health of a person are recorded on the mobile phone. The electrocardiogram's (ECG) descriptive characteristics are used throughout the authentication process as a recognizable fingerprint parameter. Quick community security protocols are then provided across all certified sensors where minor adjustments are needed to update the key generation mechanism on the sensor's side. Evaluation results show that the methodology suggested could reach the required security requirements and avoid several threats.
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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 | 0,001 | 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 découle