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Enregistrement W4417469957 · doi:10.1109/tnse.2025.3645991

Subversion-Resistant Autonomous Path Proxy Re-Encryption With Secure Deduplication for IoMT

2025· article· en· W4417469957 sur OpenAlexfundno aff
Jiasheng Chen, Zhenfu Cao, Jiachen Shen, Zehui Xiong, Xiaolei Dong

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Network Science and Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesQueen's UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaQueen's University Belfast
Mots-clésData deduplicationPlaintextServerCryptographyCloud computingEncryptionDelegateThe InternetHomomorphic encryptionInformation sensitivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Internet of Medical Things (IoMT) consists of many resource-constrained medical devices that provide patients with medical services anytime and anywhere. In such an environment, the collection and sharing of medical records raise serious security concerns. Although various cryptographic schemes have been proposed, most fail to address two critical threats simultaneously: (i) sensitive data exposure caused by external cloud servers and/or open network environments; (ii) algorithm substitution attacks (ASAs) by internal adversaries. Furthermore, when data owners (e.g., delegators) are inconvenient to process their data, it is desirable to establish a more fine-grained way to delegate encryption rights. To tackle these issues, we propose a subversion-resistant autonomous path proxy re-encryption with an equality test function (SRAP-PRET). Specifically, our scheme allows the delegator to create a multi-hop delegation path in advance with the delegator's preferences, effectively preventing unauthorized access. By deploying a cryptographic reverse firewall zone, SRAP-PRET addresses the problem of information leakage caused by adversaries initiating ASAs. Additionally, SRAP-PRET also supports secure deduplication and efficient data decryption. Security analysis shows that SRAP-PRET provides resistance against ASAs and security against chosen plaintext attacks. Performance evaluations demonstrate that SRAP-PRET offers enhanced security properties without sacrificing efficiency.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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 présentoui

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