<scp>LightAuth</scp> : A Lightweight Sensor Nodes Authentication Framework for Smart Health System
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
ABSTRACT Counterfeit medical devices pose a threat to patient safety, necessitating a secure device authentication system for medical applications. Resource‐constrained sensory nodes are vulnerable to hacking, prompting the need for robust security measures. Token‐based authentication schemes, such as one‐time passwords (OTPs), smart cards, key fobs, and mobile authentication apps, along with certificate‐based authentication methods, such as client and code‐signing, employ cryptographic frameworks like elliptical curve cryptography (ECC) and physical unclonable functions (PUF). However, these methods face challenges, including block sequence issues and susceptibility to side‐channel attacks. To address these issues, we propose a framework for mutual authentication using private Ethereum. This framework integrates private Ethereum and cryptographic techniques for encrypting and decrypting data using mathematical algorithms to overcome block sequence issues and side‐channel attacks. Similarly, fog nodes are utilised to enhance local computing, storage, and networking capabilities for sensors. The framework is evaluated using metrics such as communication costs, execution costs, and computation costs based on Ethereum gas consumption. The performance of the LightAuth framework is compared with that of the Smart Contracts Against Counterfeit IoMT (SCACIoMT) framework, designed for Internet of Medical Things (IoMT) devices. The effectiveness of LightAuth is verified through formal security analysis using BAN logic.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 découle