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Enregistrement W7132964714

Combinatorial techniques for key distribution and information storage

2007· dissertation· W7132964714 sur OpenAlexfundno aff
Eun-Young Christina Park

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2007
Typedissertation
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity in Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Mots-clésDecoding methodsEncryptionKey (lock)Broadcast encryptionNode (physics)Public-key cryptographyBroadcasting (networking)IdentifierKey distribution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We address four security problems in electronic information systems. First, we analyze tree-based broadcast encryption schemes. The challenge of broadcast encryption lies in minimizing storage and the number of encryptions while maintaining system security. Tree-based key distribution schemes are the best known broadcast encryption schemes. We introduce generating functions for this family of schemes, which lead to analysis of the mean number of encryptions. We also introduce approximations that are easy to calculate and significantly more accurate than previously known estimations. Second, we propose communication-efficient schemes for wireless sensor networks. A secure communication link is established between sensors that hold common keys, which are discovered by each node broadcasting the key identifiers of its key ring. We make modifications to existing schemes so that common keys can be discovered efficiently. Our modifications do not weaken network connectivity or system resiliency against key compromise. We also introduce families of new deterministic key distribution schemes with low-communication overhead. Third, we introduce decoding algorithms for subset batch codes. The use of subset codes can attain essentially optimal system parameters for private information retrieval protocols and make them practical. Our decoding algorithm gives the optimal recoverability parameter for certain types of multisets. While a general decoding algorithm appears very difficult to develop, our decoding algorithms suggest directions for further development of practical codes for private information retrieval. Lastly, we introduce an extended Steiner system ES( t, k, v), a collection of k-multisets (called blocks) of a v-set such that every t-multiset belongs to exactly one block. It provides a natural solution to the problem of retrieving a multiset of items by accessing only one server. For such designs, the number of blocks is not unique. An extended triple system, with t = 2 and k = 3, was previously known. We show constructions of ES(3, 4, v) for infinitely many values of v with minimum number of blocks. We also present a simple construction of ES(2, q + 2, q 2 + q + 1) for a prime power q.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2007
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