Enhancing Security for Resource-Constrained Smart Cities IoT Applications: Optimizing Cryptographic Techniques with Effective Field Multipliers
Notice bibliographique
Résumé
The broadening adoption of interconnected systems within smart city environments is fundamental for the progression of digitally driven economies, enabling the refinement of city administration, the enhancement of public service delivery, and the fostering of ecologically sustainable progress, thereby aligning with global sustainability benchmarks. However, the pervasive distribution of Internet of things (IoT) apparatuses introduces substantial security risks, attributable to the confidential nature of processed data and the heightened susceptibility to cybernetic intrusions targeting essential infrastructure. Commonly, these devices exhibit deficiencies stemming from restricted computational capabilities and the absence of uniform security standards. The resolution of these security challenges is paramount for the full realization of the advantages afforded by IoT without compromising system integrity. Cryptographic protocols represent the most viable solutions for the mitigation of these security vulnerabilities. However, the limitations inherent in IoT edge nodes complicate the deployment of robust cryptographic algorithms, which are fundamentally reliant on finite-field multiplication operations. Consequently, the streamlined execution of this operation is pivotal, as it will facilitate the effective deployment of encryption algorithms on these resource-limited devices. Therefore, the presented research concentrates on the formulation of a spatially and energetically efficient hardware implementation for the finite-field multiplication operation. The proposed arithmetic unit demonstrates significant improvements in hardware efficiency and energy consumption compared to state-of-the-art designs, while its systolic architecture provides inherent timing-attack resistance through deterministic operation. The regular structure not only enables these performance advantages but also facilitates future integration of error-detection and masking techniques for comprehensive side-channel protection. This combination of efficiency and security makes the multiplier particularly suitable for integration within encryption processors in resource-constrained IoT edge nodes, where it can enable secure data communication in smart city applications without compromising operational effectiveness or urban development goals.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».