Key Agreement Scheme for Authorization and Authentication of WSN in IoT-5G Using Elliptic Curve Cryptography
Notice bibliographique
Résumé
The successful deployment of the Internet of Things (IoT) heavily relies on the integration of Wireless Sensor Networks (WSN) with 5 th Generation (5G).However, this integration presents data security challenges during continuous data transactions in WSN.Thus, to provide secured data transfer from any location in WSN, a secured data transmission framework using Public Private and Session-based Elliptic Curve Cryptography (PPSECC) and One Sample Median Vigenere Cipher-based Diffie-Hellman (OSMVC-DH) is proposed.First, the node is registered and then authenticated regarding the node's checksum.Subsequently, Geography and Energy Aware Routing (GEAR) is employed for routing, and the optimal routes are selected using the Triangle Walk strategy-based Coati Optimization Algorithm (TW-COA).The data from sensed nodes are encrypted using PPSECC, based on a Session Key (SK) generated using the OSMVC-DH technique.The encrypted data that transmits through the selected paths is changed into a hashcode using Separate Chaining-based Secure Hash Algorithm 512 (SC-SHA-512).At the receiver end, the hashcode-matched data is decrypted in the server.Hence, the proposed model authorized the user by generating the hashcode in 313ms and secured the data with 98% Security Level and 1137ms Encryption Time, thus showing better performance than existing models.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».