Privacy-Preserving Proxy Re-Encryption With Decentralized Trust Management for MEC-Empowered VANETs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multi-access edge computing (MEC) technology is widely deployed at the edge of Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) to enhance their communication and computational capabilities. However, existing security and privacy preservation solutions for MEC applications in VANETs face several challenges, such as the risk of privacy exposure of vehicle authentication, increased overhead due to cryptographic algorithms, as well as resource occupation and malicious attacks on edge servers. In this paper, we propose an aggregated security solution for the confidential, efficient, and trustworthy sharing of data while safeguarding the privacy of vehicle identities. Firstly, we present a broadcast proxy re-encryption scheme based on cubic spline interpolation that ensures the security of the VANET system and the identity privacy of large-scale vehicles. The re-encryption system is designed to prioritize the reduction of re-encryption computation time rather than focusing on the sizes of re-encryption keys and ciphertexts. We further model the aggregation overhead in terms of communication and computation. Additionally, we propose an efficient protocol based on Practical Byzantine Fault Tolerant (PBFT) consensus to facilitate decentralized trust management for edge proxy servers. Our security analysis demonstrates that the proposed scheme satisfies the security and confidentiality requirements for data sharing in VANETs. Finally, we provide extensive simulations that reveal the performance and effectiveness of our solution.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle