BAIV: An Efficient Blockchain-Based Anonymous Authentication and Integrity Preservation Scheme for Secure Communication in VANETs
Notice bibliographique
Résumé
Recent development in intelligent transport systems (ITS) has led to the improvement of driving experience in vehicular ad-hoc network (VANET) systems. Providing a low computational cost with high serving capability, however, is a critical phenomenon in the current VANET system. In the existing scenario, when the authenticated vehicle user moves from one roadside unit (RSU) to another RSU region, re-authentication of the vehicle user is required by the current RSU, which increases the computational complexity. To overcome the above-mentioned challenge, a blockchain-based authentication protocol is developed in this work. In this suggested process, blockchain is integrated with VANET, which enables the authentication of the vehicle user without the involvement of a trusted authority. Moreover, the integrity of the message and privacy of vehicle users are preserved in the blockchain network. Even though many blockchain-based schemes have been proposed recently, the existing schemes were not focused on conditional anonymity. However, in our proposed scheme, conditional privacy is introduced to revoke the malicious vehicles in the case of disputes and to avoid further damage to the VANET system. As a result, the proposed scheme provides an efficient mechanism for anonymous authentication, privacy, and integrity preservation with conditional tracking. Finally, the defense against different security threats is explained in the security analysis section, and the performance investigation section shows the competence and efficacy of our method with similar related methods.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».