MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408873235 · doi:10.23977/jeis.2025.100111

Application and Research of Algebraic Curve in Identity Authentication Security

2025· article· en· W4408873235 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Decision-Making Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuthentication (law)Identity (music)Algebraic numberComputer securityComputer scienceMathematicsArtMathematical analysisAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the field of information security, the security of identity authentication is crucial. We focus on the application of algebraic curves in the field of identity authentication security and explore their core content in depth. Starting from the basic theory of algebraic curves, we explain the group structure and discrete logarithmic properties of elliptic curves. Then, we conduct a detailed analysis of its application mode, including key generation, encryption and decryption, and digital signature processes based on elliptic curve cryptography (ECC). This is aimed at building a secure defense line for identity authentication. Meanwhile, by using algebraic curves to construct a zero - knowledge identity authentication protocol, we can achieve identity verification under privacy protection. Compared to traditional methods, this application has obvious advantages and can effectively resist quantum computing attacks, improving efficiency with shorter key lengths and faster computation speeds. However, in the process of application promotion, there are challenges such as the urgent need to complete mathematical theories, optimize algorithms, and ensure compatibility.Conduct research on the application of algebraic curves in identity authentication security, providing both theoretical foundations and practical guidance for promoting technological innovation in this field and further enhancing the security and reliability of identity authentication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,370 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Electronics and Information ScienceMême sujetAdvanced Decision-Making TechniquesTravaux en français237 207