Sensing Data Concealment in NFTs: A Steganographic Model for Confidential Cross-Border Information Exchange
Notice bibliographique
Résumé
In an era dominated by rapid digitalization of sensed data, the secure exchange of sensitive information poses a critical challenge across various sectors. Established techniques, particularly in emerging technologies like the Internet of Things (IoT), grapple with inherent risks in ensuring data confidentiality, integrity, and vulnerabilities to evolving cyber threats. Blockchain technology, known for its decentralized and tamper-resistant characteristics, stands as a reliable solution for secure data exchange. However, the persistent challenge lies in protecting sensitive information amidst evolving digital landscapes. Among the burgeoning applications of blockchain technology, non-fungible tokens (NFTs) have emerged as digital certificates of ownership, securely recording various types of data on a distributed ledger. Unlike traditional data storage methods, NFTs offer several advantages for secure information exchange. Firstly, their tamperproof nature guarantees the authenticity and integrity of the data. Secondly, NFTs can hold both immutable and mutable data within the same token, simplifying management and access control. Moving beyond their conventional association with art and collectibles, this paper presents a novel approach that utilizes NFTs as dynamic carriers for sensitive information. Our solution leverages the immutable NFT data to serve as a secure data pointer, while the mutable NFT data holds sensitive information protected by steganography. Steganography embeds the data within the NFT, making them invisible to unauthorized eyes, while facilitating portability. This dual approach ensures both data integrity and authorized access, even in the face of evolving digital threats. A performance analysis confirms the approach's effectiveness, demonstrating its reliability, robustness, and resilience against attacks on hidden data. This paves the way for secure data transmission across diverse industries.
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 | 0,000 | 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 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 ».