Blockchain-Enhanced Zero Knowledge Proof-Based Privacy-Preserving Mutual Authentication for IoT Networks
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
Authentication in low-latency Internet of Things (IoT) networks must satisfy three requirements, namely, high security and privacy preservation, high scalability, and low authentication time. These requirements arise because devices in IoT networks must operate in a secure and scalable manner despite being limited in computational resources. Existing authentication mechanisms focus on the security and privacy of IoT networks but neglect the importance of scalability and authentication time. Therefore, existing authentication mechanisms are unscalable and unsuited to low-latency IoT networks. With a focus on increasing scalability and reducing the authentication time while providing high security and privacy preservation in low-latency IoT networks, we propose a mutual authentication mechanism called Zero-Knowledge Proof-based Privacy-Preserving Mutual Authentication (Z-PMA) for IoT networks. The Z-PMA mechanism utilizes a combination of a zero-knowledge proof, an incentive mechanism, and a permissioned blockchain to provide secure, privacy-preserving, scalable, low-latency authentication for IoT networks. We develop a new approach to address the trade-off between the three requirements for authentication mechanisms for low-latency IoT networks that has the potential to improve the overall performance of these networks. A permissioned blockchain is incorporated in the approach to provide secure and immutable data storage using its distributed and unforgeable ledger. Our experimental results show that the Z-PMA mechanism reduces authentication time than existing state-of-the-art authentication mechanisms, while providing high security and privacy preservation as well as high scalability.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 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