vPass: Publicly Verifiable Fair Exchange Protocol for Vehicle Passports
Notice bibliographique
Résumé
In second-hand vehicle markets, blockchains are being proposed as means to provide verification of vehicle history, a.k.a. vehicle passport (VP). However, given that confidentiality of VPs often contradicts public verification, blockchains are not used to their full potential in the proposed frameworks. Specifically, although blockchain smart contracts offer a decentralized mechanism for untrusted parties to fairly exchange digital assets without the need for a trusted third party, VP exchange is always carried off-chain. In this work, we investigate the problem of “fair exchange” of confidential VPs over public blockchains where its plain information must be verified against its publicly committed value. We propose a zero-knowledge proof, called Consistent Commitment Encryption (CCE), that enables the public verification of the consistency between ElGamal encryption of a given VP and its Pedersen commitment. We employ our CCE to build vPass, a decentralized vehicle passport framework that enables second-hand vehicle buyers to purchase vehicle history information from designated service providers and get it verified and delivered on-chain while preserving its confidentiality. The security of CCE relies on the intractability of the discrete logarithm problem in elliptic curve groups and it has no trusted setup. We formally prove that CCE is sound, complete, and witness indistinguishable proof of knowledge, and report on comparisons with other generic proof systems. Moreover, we show that vPass provides fair exchange and confidentiality of the vehicle history, and compare it to existing VP systems. Finally, we provide a proof of concept implementation on Ethereum and report the system performance metrics.
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».