Analysis of NIST Lightweight Cryptographic Algorithms Performance in IoT Security Environments based on MQTT
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
In this vision paper, we analyze the protocols used in the Internet of Things (IoT), encryption methods, and their combination for exploitation. The Internet of Things (IoT) is an important paradigm of modern technology that connects physical objects and devices into a single network where they can exchange data and interact without direct human intervention. The Internet of Things is used in a variety of areas, from controlling household appliances to monitoring the condition of objects in industry and agriculture. The MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) protocol was used in this work, which is a lightweight protocol for transmitting messages in IoT networks. It allows for efficient data exchange between devices, ensuring low energy consumption and minimizing bandwidth. The following ciphers were used to ensure the security of information in IoT networks: ASCON and Grain128-AEAD. ASCON is used to encrypt and authenticate data, ensuring its confidentiality and integrity. Grain128-AEAD is also used for data protection, providing a high level of security and encryption. This research work simulates an IoT environment based on the MQTT communication protocol and tests the performance of lightweight cryptographic algorithms. As evident from the results, encryption is an essential part of security for IoT -based communication systems and such lightweight algorithms could help in boosting the overall performance with low to none cases of failure. This paper looks to envision the suitability of these lightweight cryptographic (LWC) security and privacy solutions for IoT and Cyber-Physical Systems (CPS).
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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