A Bootstrapped Volatile Key Management Scheme for Efficient and Secured Data Transmission in WSNs
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 recent era has witnessed several advances in Wireless Sensor Networks (WSNs), with few resources presents unprecedented challenges for secured data transmission in an ever-unsecured broadcast network. The situation is more challenging when adversaries are equipped with sophisticated resources having direct access to sensor nodes. Nevertheless, there exists several cryptographic techniques used for node authentication, authorization, data confidentiality, integrity, and other security related services. This paper contributes to novel network security strategies to prevent network compromise. The proposed strategies attempt to boost data integrity, reliability and secure data transmissions. The proposal identifies the strategically important nodes (SIN) in implementing network security measures using volatile symmetric-key management scheme (KMS).The scheme involves four phases: The first phase involves strategically important nodes (SIN) designation using Grey Wolf Optimization (GWO). Usually, hackers find it difficult to guess and access the keys that are selected on a random basis. To further increase the key protection, the scheme introduces a limited lifespan master key (LLMK). Secondly, to secure the KMS, this phase utilizes SHA for LLMK distribution, and paired node prediction. Next phase performs secret key generation with a gradient approach and the key sharing is performed using Supersingular Isogeny Diffie-Hellman algorithm. The last phase is responsible for the dynamic S-Box generation using the Blowfish algorithm. The generated S-Box are subsequently shuffled to enhance the cryptographic process offering immunity towards attacks.To evaluate the effectiveness of this approach, the proposed KMS is compared with relevant methods on various performance metrics. The results demonstrate that the proposed scheme achieves notable performance improvements over other methods.
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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 | 0,001 | 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 découle