Privacy-Preserving Fine-Grained Data Sharing With Dynamic Service for the Cloud-Edge IoT
Notice bibliographique
Résumé
The cloud-edge computing model has been expected to play a revolutionary role in promoting the quality of future generation large-scale Internet of Things (IoT) services. However, security and privacy in data sharing remain crucial issues hindering the success of cloud-edge IoT services. While some solutions based on attribute-based encryption (ABE) have been proposed to address these issues, they still face practical challenges such as attribute privacy leakage, resource-constrained devices, dynamic user groups, inflexible and inefficient service response. To address these challenges, this paper proposes a privacy-preserving fine-grained data sharing scheme with dynamic service (PF2DS), which implements access control by calculating the inner product between an attribute vector and an access vector. PF2DS is also capable of providing dynamic user group services through an efficient and indirect user revocation mechanism that periodically updates the key-embedded leaf nodes. Building on PF2DS, edge-assisted PF2DS (EPF2DS) delegates most of the operations to the edge device, which facilitates the performance of resource-constrained IoT devices. EPF2DS also supports efficient and asynchronous keyword search over the ciphertexts stored in the cloud. We demonstrate the security by the rigorous security proof. Both theoretical comparisons and experimental simulations demonstrate the practicality and superiority of our schemes over existing works.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».