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Enregistrement W4415277163 · doi:10.18280/isi.300823

A Lightweight Authentication and Resource Optimization Scheme for Secure Internet of Drones in Critical Applications

2025· article· W4415277163 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Khalaf, Mahmood Alsaadi

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDroneScheme (mathematics)The InternetAuthentication (law)Resource (disambiguation)Key (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internet of Drones (IoDs) is one among the trending technologies that interconnects the unmanned aerial vehicles (UAVs) or drones to perform confidential operations, which is used in critical applications.The increasing demands for drone capture the attention of both the industrial and academic sectors.The other applications where drones are employed such as traffic, environment, and natural calamity management, Internet of Things (IoT), and smart cities.Alternatively, data transmission among drones becomes a risky process due to the security threats at the time of sensitive message exchange between several applications.So, it is essential to develop a highly protective security prototype to secure the confidential data transmission among the network devices, such as sensors, UAVs, Access Points ( APs), and the Server.Thus, we developed the Design of Lightweight Authentication (LA) Mechanism with Resource Optimization (DLARO) in IoD to guarantee stable and reliable communication.The experimentation DLARO-IoD is performed in platform called NS2, also it offers maximum security and efficiency than another earlier research, such as RUAM-IoD, RAMP-IoD, SLAP-IoD, and BDTC-IoD.The DLARO-IoD method improves IoD networks by using LA and better resource allocation.DLARO-IoD is better for efficiency, security, and reliable communication in IoD applications.Performance analysis involves energy efficiency, packet loss rate, communication cost, malicious detection rate, throughput, data success rate, computational time, and overhead.During comparative analysis, we illustrate that the suggested DLARO-IoD accomplishes maximum security with minimum energy utilization, and the communication cost and computational time are lower compared with the other authentication methods, and it highly suitable for the IoDbased critical applications.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0040,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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 présentnon

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