A HYBRID APPROACH TOWARDS LOCALIZATION AND SECURITY IN WIRELESS NETWORKS.
Notice bibliographique
Résumé
In the digital era of 21st Century, recent developments and advancements in fields of Wireless Networks and positioning technology have progressed tremendously to enhance the pervasive devices and applications. To overcome the limitations of GPS such as the need for line of sight, expensive at cost, low battery life and others of relevance, many researchers and wireless technology practitioners have devised several localization topologies based on the distance between the nodes in the network. Localization and Security play significant roles in modeling the Wireless Networks and preventing it from collateral data damage. Localization eases up the accessibility procedure by allowing the user to access its device from any remote location via internet connection without any distance limitation. Security in Wireless Networks avoids unauthorized usage of network and also prevents data leak. The previous systems deployed for localization and security suffered from poor computation speeds, high power usage, and weak authentication. In this research paper, we propose an empirical approach towards localization in Wireless Networks using a decentralized scheme based on matrix completion, MALL, which makes use of coordinates of nodes and distance between them to achieve efficient localization index. Since MALL believes in high complex optimization and low non-convex optimization, the computation of distances can be done at a faster pace. For security in Mobile Clouds, we have introduced a novel light weight authentication scheme called MDLA (Message Digest and Location-based Authentication) which is of paramount importance in mobile networks for authentication in message passing. SSH (Secure Shell) makes use of public key cryptosystem which leads to high-cost computation for mobile devices. MDLA involves symmetric key operations and the integrity of messages is preserved by hashing the information using message digest. The entire operation is catalyzed using time stamps, secret keys and Pseudo-Random Generator (PRGM). An in depth-analysis of MALL and MDLA with the end simulation implementations for both the approaches have been stated in the later part of the paper.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».