Lightweight Certificateless Authentication Scheme With Enhanced Privacy for CAVs
Notice bibliographique
Résumé
Connected Autonomous Vehicles (CAVs) represent a transformative advancement in transportation, offering enhanced safety, improved traffic efficiency, and reduced environmental impact through intelligent driving. As CAVs operate without human intervention, they heavily rely on secure vehicle-to-vehicle (V2V) communication for cooperative perception and coordinated decision-making. These real-time inter-vehicle exchanges underpin safe coordination, dynamic decision-making, and collision avoidance. To ensure trust in such communication, robust and efficient authentication mechanisms are essential. However, existing schemes often fall short in terms of security resilience and operational practicality. In this paper, we propose a novel Certificateless Signature Scheme with Conditional Privacy-Preserving Authentication (CLSS-CPPA) tailored to CAV environments. The proposed scheme addresses three fundamental limitations in existing schemes: signature forgery vulnerabilities, single-authority dependency, and lack of dynamic revocation capability. Our approach employs distributed key generation to prevent signature forgery attacks, utilizes prefix tree structures for efficient dynamic key revocation, and implements dual-agency pseudonym management with mutual authority constraints to prevent single-entity power abuse. Lightweight cryptographic operations are also adopted to suit resource-constrained vehicular systems. Formal security analysis and extensive evaluations demonstrate that CLSS-CPPA enhances privacy preserving and reduces signing and verifying costs by 20%–90% compared to state-of-the-art schemes, making it a promising solution for real-world CAV deployments.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».