Puncturable Signature and Applications in Privacy-Aware Data Reporting for VDTNs
Notice bibliographique
Résumé
In vehicular digital twin networks (VDTNs), digital twin (DT) can assist the vehicle in data handling and report traffic data to the management server, thereby providing enhanced and scalable services for intelligent transport systems. However, the reported data may suffer from forgery and eavesdropping attacks due to the transmission on the open channel. In addition, a critical threat in VDTNs is the physical vehicle capture attack, namely, an adversary is capable of compromising the vehicle to obtain the current secret key, which can break the reliability of historical reported data and make the services provided by DT unavailable. Puncturable signature (PS) is a promising solution to eliminate these concerns, despite that the existing PS constructions have non-negligible false-positive errors and impose a significant cost on practical deployments. In this paper, we design a novel PS and apply it to privacy-aware data reporting protocol (PA-DRP) for VDTNs. Specifically, the designed PS adopts a derivationbased way to achieve puncturing functionality, which is free from false-positive errors while extremely reducing the storage overhead of the secret keys. Meanwhile, we employ the designed PS to construct PA-DRP that enjoys authentication and forward security. Additionally, PA-DRP not only allows DT to remove privacy-sensitive information from the signed data but also provides fuzzy identity for protecting the real identity of the vehicle. Furthermore, the security analysis and performance evaluation demonstrate that the designed PS and PA-DRP not only can withstand various security and privacy assaults for VDTNs but also are efficient and practical.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».