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Enregistrement W4409110125 · doi:10.4108/eetsis.9014

Improved Authentication in Information Systems through a Mobile Identity Management Scheme (MoIdM-MSS) Utilizing Mobile Signature Service

2025· article· en· W4409110125 sur OpenAlexaff
Mohammadjavad Sharifpour, Mehdi Shajari, Seyyed Amir Asghari Tochae

Notice bibliographique

RevueICST Transactions on Scalable Information Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignature (topology)Computer scienceAuthentication (law)Scheme (mathematics)Computer securityIdentity managementComputer networkMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today's digital economy, work processes are increasingly digitized using computer information systems. An essential aspect of employees' reliance on these systems is trust in their reliability. Mobile devices and apps play a vital role in this digital landscape, with Mobile Identity at the forefront. Mobile Identity extends the concept of digital identity through mobile networks, acting as a tool for login and transactions and as a crucial element in communication and interaction. This paper introduces a Mobile Identity Management Scheme based on the Mobile Signature Service for information systems. The scheme enables digital signatures on mobile devices for various purposes, enhancing security by leveraging the user's private key and the system's authentication challenge. Through this approach, authentication is ensured by permitting only users with the correct private key to sign the challenge, eliminating the necessity for traditional authentication methods such as usernames and passwords. Furthermore, the scheme leverages mobile device security features like secure computing environments and biometric authentication to bolster authentication. By adding an extra layer of protection and focusing on user convenience, security is heightened without introducing unnecessary complexity. Evaluations conducted in local signing scenarios have demonstrated the scheme's effectiveness, acceptance, and potential, indicating promising results for its application in enhancing work process security.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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Résumé présentoui

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