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Enregistrement W4328028703 · doi:10.1109/qrs57517.2022.00064

SAS-GKE: A Secure Authenticated Scalable Group Key Exchange

2022· article· en· W4328028703 sur OpenAlexaff
Abu Faisal, Mohammad Zulkernine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity in Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScalabilityKey (lock)Authentication (law)Computer securityKey exchangeCommunication in small groupsThe InternetComputer networkPublic-key cryptographyWorld Wide WebEncryptionDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secure group communication is one of the challenging issues of present times. With the advancements of the cloud technologies and the internet services, people are getting more dependent on multi-party services, such as online meetings and classes, video and audio group calling and messaging, online conferences and webinars, and online gaming. To secure these multi-party communications, one of the most important components is the group key exchange (GKE). The existing GKE approaches are computationally expensive and do not offer scalability. These approaches only support small static groups to share a common secret key and do not properly address the situation of adding or removing group member(s). This is not acceptable for the multi-party communications with a large number of participants, especially when any participant(s) can join or leave the communications at any time. In this paper, we propose a secure, authenticated, and scalable group key exchange (SAS-GKE) that implements a constant-round contributory approach to generate the common secret key between any number of participants. SAS-GKE arranges all the participants in a three-tiered (depth = 2) m-ary tree structure that distributes the computational load between the participants in a balanced way. The proposed GKE utilizes public key authentication that prevents man-in-the-middle (MITM) attacks at every step of the group key exchange.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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