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Enregistrement W7143530957 · doi:10.1109/decon67170.2025.11447740

Quantum Communication Protocols to Improve the Security and Reliability of Next-Generation Smart Energy Systems

2025· article· W7143530957 sur OpenAlexaff
Sandip Gurudas Lanjewar, Aditya Parate, Gousia Ahmed, Hrushikesh Madhukar Panchabudhe, Ravindra Ramesh Rasekar, Praveen Kumar Dhankar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Energy (signal processing)Communications protocolEnergy consumptionEfficient energy useKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart energy systems are expediting the development of IoT-based devices, distributed energy resources and smart grid operations. This has eased more efficiency and environmental benefits. The digital systems lack privacy, accuracy, and reliability of data, thus making it susceptible to hacking and other evil acts. Even though it is resistant to most of the attacks, traditional cryptography may not work anymore as computers accelerate and quantum computers are put into practice. One can also utilize quantum communication technologies which are based on quantum physics which is more secure. BB84 and E91 algorithm of quantum key distribution in next-generation smart energy systems are the ones used in the current paper. The suggested solutions contribute to the improved security and stability of the operation as they bring the laws of quantum entanglement and superposition in line with the needs of the energy sector. The paper also outlines the major ways through which smart grids can be hacked like manipulating data, using false information and denying-ofservice and how they can be minimized by employing quantumenhanced communication. The success rate and level of data integrity of 98.7 % and 97.6 respectively are better than the classical cryptography and blockchain-only systems by 7.3 and 5.3 % respectively, as indicated by simulation analysis. The hybrid framework demonstrates the resilience against the false data injection and denial-of-service attacks up to 17 %.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreEmpirique

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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