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Enregistrement W4200466906 · doi:10.3390/s21248245

Efficient Authentication Protocol and Its Application in Resonant Inductive Coupling Wireless Power Transfer Systems

2021· article· en· W4200466906 sur OpenAlexaff
Emmanuel Ahene, Mark Ofori-Oduro, Frimpong Twum, Joojo Walker, Yaw Marfo Missah

Notice bibliographique

RevueSensors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuthentication protocolComputer scienceAuthentication (law)Maximum power transfer theoremWireless power transferRobustness (evolution)WirelessProtocol (science)TransmitterWireless securityKey (lock)Cryptographic protocolElectrical engineeringComputer networkCryptographyElectronic engineeringPower (physics)EngineeringComputer securityWireless networkChannel (broadcasting)TelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chaos theory and its extension into cryptography has generated significant applications in industrial mixing, pulse width modulation and in electric compaction. Likewise, it has merited applications in authentication mechanisms for wireless power transfer systems. Wireless power transfer (WPT) via resonant inductive coupling mechanism enables the charging of electronic devices devoid of cords and wires. In practice, the key to certified charging requires the use of an authentication protocol between a transmitter (charger) and receiver (smartphone/some device). Via the protocol, a safe level and appropriate charging power can be harvested from a charger. Devoid of an efficient authentication protocol, a malicious charger may fry the circuit board of a receiver or cause a permanent damage to the device. In this regard, we first propose a chaos-based key exchange authentication protocol and analyze its robustness in terms of security and computational performance. Secondly, we theoretically demonstrate how the protocol can be applied to WPT systems for the purposes of charger to receiver authentication. Finally, we present insightful research problems that are relevant for future research in this paradigm.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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