Achieving Privacy-Preserving Location Management in LEO-Satellite Integrated Vehicular Network With Dense Ground Stations
Notice bibliographique
Résumé
Low Earth orbit (LEO) satellite constellations support intelligent driving applications in areas without terrestrial network coverage. As the LEO-satellite integrated vehicular network experiences dual mobility of satellites and vehicles, the mainstream IP-based mobility management protocols may not adapt to the dynamic network topology and violate location privacy. Given the above challenges, we propose a secure and privacy-preserving distributed location management (DMM) scheme in a LEO-satellite integrated vehicular network with dense ground stations. The proposed scheme achieves the privacy-preserving location update through a conditional privacy preservation protocol, which guarantees secure data delivery when the binding ground station changes before the periodic pseudonym update. Meanwhile, the proposed scheme achieves the privacy-preserving and multi-level data delivery with batch authentication. As our scheme is the first concerning location privacy in an LEO satellite constellation, we compare it with two competing schemes: the first without a Merkle hash tree and the second without a cuckoo filter. Simulation results show that ours outperforms the two competing schemes regarding computation costs and communication overhead. To balance the trade-off between privacy and complexity, we also formulate an objective function concerning the pseudonym update period and derive its optimal solution.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».