A Lightweight Authentication and Resource Optimization Scheme for Secure Internet of Drones in Critical Applications
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».