Outsourcing Attribute-Based Encryption to Enhance IoT Security and Performance
Notice bibliographique
Résumé
As the adoption of Internet of Things (IoT) systems, particularly those integrated with cloud technology, continues to expand, ensuring data security and privacy while maintaining optimal performance becomes increasingly challenging. Complex encryption algorithms, when run on IoT devices with limited resources, can significantly hinder processing speed and resource efficiency. This paper introduces an innovative Attribute-Based Encryption (ABE) framework that offloads computationally intensive cryptographic operations to a proxy server. This approach alleviates the computational strain on resource-constrained IoT devices, allowing them to efficiently handle encryption and decryption tasks despite their limited processing power, memory, and battery life. Additionally, we present a robust security model that ensures the privacy and integrity of data in IoT environments, in line with the requirements of ABE. We conduct an extensive performance analysis, evaluating key metrics such as execution time, ciphertext size, and memory usage, demonstrating that our proposed scheme surpasses existing state-of-the-art methods in efficiency. The primary contributions of this work include the development of a lightweight ABE offloading framework, the creation of a strong security model, and a thorough performance assessment that highlights the scheme’s efficiency and practicality for real-world IoT applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».