Lightweight mutual authentication protocol for resource-constrained radio frequency identification tags with PRINCE cipher
Notice bibliographique
Résumé
Radio frequency identification (RFID) is a key technology for the internet of things (IoT), with widespread applications in the commercial, healthcare, enterprise, and community sectors. However, privacy and security concerns remain with RFID systems. This manuscript presents a novel RFID-based mutual authentication protocol (MAP) using the PRINCE cipher to address these concerns. The proposed MAP leverages a PRINCE cipher architecture capable of both encryption and decryption based on a mode signal. It performs five encryption and two decryption processes during tag and reader mutual authentication, with updated seed values ensuring synchronization and secure data communication. The PRINCE cipher implementation utilizes less than 1% of slices, operates at 226 MHz with a latency of 3.5 clock cycles (CC), and has a throughput of 4.125 Gbps. The complete RFID-based MAP consumes 721 mW of power, occupies 2% of the chip area, and achieves a latency of 35.5 CC and a throughput of 262 Mbps. This represents a 25% reduction in latency, a 40% increase in throughput, and a 30% decrease in execution time compared to existing MAP approaches. The findings demonstrate the potential of the proposed MAP to enhance latency, throughput, and execution time, offering a promising solution for secure and efficient RFID authentication.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».