Blockchain-Assisted Conditional Anonymous Authentication and Adaptive Tree-Based Group Key Agreement for VANETs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Vehicular ad-hoc networks (VANETs), considered a pivotal component of intelligent transportation systems (ITS), are susceptible to both established and emerging security vulnerabilities. However, existing authenticated key management schemes fail to provide effective conditional anonymity during decentralized authentication process. Meanwhile, scalable and reliable vehicular pseudonym management is absent, resulting in potential privacy leakage. Furthermore, conventional group key agreement schemes inherently fail to properly accommodate the highly dynamic topological characteristics of vehicular environments, which significantly limits their practical applicability. To address these challenges, the blockchain-assisted anonymous authentication and tree-based group key agreement design is proposed in this paper. Firstly, the pairing-free decentralized authentication mechanism is designed to enable mutual authentication between vehicles and roadside units (RSUs). Secondly, the threshold-varying pseudonym management system is designed, leveraging secret sharing and smart contracts to ensure conditional privacy preservation. This mechanism utilizes the multi-RSU consensus to recover the user's real identity, enabling traceability of malicious entities. Thirdly, the self-balancing tree-based group key agreement mechanism is proposed, optimizing key generation efficiency in dynamic vehicular environments. Crucial security requirements can be satisfied via the security analysis, whereas the performance evaluation substantiates the superiority of the proposed scheme over existing approaches.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle