PRIDA-ME: A Privacy-Preserving, Interoperable and Decentralized Authentication Scheme for Metaverse Environment
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
The metaverse is a new virtual world that has the potential to significantly impact our interactions with digital content and with each other. It is a shared virtual environment where users can seamlessly and with immersive experiences create, interact, and enjoy digital assets. Nevertheless, the metaverse also poses fundamental challenges, particularly about security and privacy concerns, that require careful consideration. One of the most daunting aspects of securing the metaverse is authentication. Several solutions have been proposed, including deployment of blockchain technology and smart contracts, to address these authentication challenges. While these methods provide a secure and tamper-proof authentication mechanism, they fail to meet certain critical security and privacy requirements like interoperability and decentralization. This research proposes an enhanced privacy-preserving authentication scheme based on blockchain, elliptic curve cryptography, biohashing, and a physical unclonable function that guards against various attacks. The proposed scheme does not rely on a single central authority and consists of various phases, including user and avatar authentication, password change, and avatar generation phases. The proposed scheme underwent security assessment using the Burrows Abadi Needham (BAN) logic, ProVerif tool, and Scyther tool. The results demonstrate that it provides a better level of security against a wide range of attack vectors. The proposed scheme offers a swift and efficient authentication mechanism that adheres to the requirements of the metaverse environment, such as interoperability, decentralization, and privacy protection, and requires less computation cost as compared to state-of-the-art schemes.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| 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