EAP-ZKP: A Zero-Knowledge Proof based Authentication Protocol to Prevent DDoS Attacks at the Edge in Beyond 5G
Notice bibliographique
Résumé
5G has Introduced the primary and secondary authentication procedures to authenticate the user equipment requesting access to mobile network operators (MNOs) and service providers (SPs) data networks, respectively. However, the possibility of running distributed denial of service (DDoS) attacks on the MNO 5G core network (CN) and the SPs data networks still remains. In this paper, we introduce a zero- knowledge proof (ZKP) authentication algorithm called Partial- ID ZKP that authenticates users without revealing their service credentials. We show that Partial-ID ZKP has completeness and soundness properties. Based on Partial-ID ZKP, we then propose an extensible authentication protocol called EAP-ZKP that can be used in primary and secondary authentications to mitigate DDoS attacks at the CN edge. Finally, as a proof of concept, we implement EAP-ZKP in the 5G authentication procedure. Using the 5G simulators free5GC and gnbsim, we show that EAP-ZKP significantly reduces the authentication time for fake authentication attempts during DDoS attacks. Results also demonstrate that EAP-ZKP is able to recognize DDoS attack authentication attempts in about 10 msec. Interestingly, for the legitimate authentication attempts, the average authentication time slightly increases from 3.05 sec in current 5G authentication protocols to 3.06 sec in EAP-ZKP. This indicates that EAP-ZKP is promising for Beyond 5G.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».