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Enregistrement W4404645681 · doi:10.1186/s13638-024-02417-w

Advanced security framework for low Earth orbit satellites in space information network

2024· article· en· W4404645681 sur OpenAlexaff
Mohammed Abdrabou, Fayez Gebali, Mahmoud A. Shawky, Ala Saleh Alluhaidan, Sahar A. El-Rahman, Ayman Al-Ahwal, Tamer Shamseldin

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, Princess Nourah Bint Abdulrahman UniversityPrincess Nourah Bint Abdulrahman University
Mots-clésComputer scienceLow earth orbitOrbit (dynamics)Space (punctuation)Medium Earth orbitGeocentric orbitEarth's orbitEarth (classical element)Computer securityAstrobiologySatelliteAstronomyAerospace engineeringSpacecraftPhysicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, low Earth orbit (LEO) satellites have emerged as key players in space information network (SIN) due to their ability to provide global coverage. However, they remain susceptible to threats such as denial of service (DoS), man-in-the-middle (MITM), and spoofing attacks. In this paper, we propose a cross-layer security framework (CLSF) to address these vulnerabilities. Our approach begins by employing a physically unclonable function (PUF) at the upper layer to establish mutual authentication between legitimate satellites and ground stations, while also securely exchanging frequency seeds for the next phase. Following this, dynamic seed frequency hopping (DSFH) is applied at the physical layer to counter DoS, MITM, and spoofing attacks. Additionally, the frequency transitions of malicious satellites are modeled using a Markov chain. Our results demonstrate that the proposed CLSF, which integrates PUF and DSFH, delivers strong security performance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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