論文の概要: Proof of Authenticity of Logistics Information with Passive RFID Tags
and Blockchain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05442v1
- Date: Tue, 10 Nov 2020 22:45:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-24 18:45:55.462372
- Title: Proof of Authenticity of Logistics Information with Passive RFID Tags
and Blockchain
- Title(参考訳): パッシブRFIDタグとブロックチェーンを用いたロジスティックス情報の正当性証明
- Authors: Hiroshi Watanabe, Kenji Saito, Satoshi Miyazaki, Toshiharu Okada,
Hiroyuki Fukuyama, Tsuneo Kato, Katsuo Taniguchi
- Abstract要約: 我々は,ブロックチェーンの読み書きとともに,ブロックチェーンに原子的にエビデンスを書き込む設計を提案する。
半形式モデリングにより,情報の機密性や完全性はシステム全体にわたって維持可能であることを確認した。
これにより、安価なパッシブRFIDタグを使用して、本物の物流情報をトレースすることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7240671897505613
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In tracing the (robotically automated) logistics of large quantities of
goods, inexpensive passive RFID tags are preferred for cost reasons.
Accordingly, security between such tags and readers have primarily been studied
among many issues of RFID. However, the authenticity of data cannot be
guaranteed if logistics services can give false information. Although the use
of blockchain is often discussed, it is simply a recording system, so there is
a risk that false records may be written to it.
As a solution, we propose a design in which a digitally signing,
location-constrained and tamper-evident reader atomically writes an evidence to
blockchain along with its reading and writing a tag.
By semi-formal modeling, we confirmed that the confidentiality and integrity
of the information can be maintained throughout the system, and digitally
signed data can be verified later despite possible compromise of private keys
or signature algorithms, or expiration of public key certificates. We also
introduce a prototype design to show that our proposal is viable.
This makes it possible to trace authentic logistics information using
inexpensive passive RFID tags. Furthermore, by abstracting the reader/writer as
a sensor/actuator, this model can be extended to IoT in general.
- Abstract(参考訳): 大量の商品の(ロボット的に自動化された)ロジスティクスをトレースする際には、安価なパッシブRFIDタグがコストのために好まれる。
そのため、RFIDの多くの課題において、このようなタグと読者間のセキュリティが研究されている。
しかし、ロジスティクスサービスが誤った情報を提供できなければ、データの信頼性は保証できない。
ブロックチェーンの使用については議論されることが多いが、単に記録システムであるため、偽記録が書き込まれるリスクがある。
そこで本研究では,デジタル署名,ロケーション制約,改ざん防止のリーダが,タグの読み書きとともにブロックチェーンにエビデンスをアトミックに書き込む設計を提案する。
半形式的モデリングにより,個人情報の秘密性と完全性はシステム全体で維持可能であること,秘密鍵や署名アルゴリズムの妥協や公開鍵証明書の有効期限にもかかわらず,デジタル署名されたデータを後で検証できることを確認した。
また,提案が実現可能であることを示すためのプロトタイプ設計も導入する。
これにより、安価なパッシブRFIDタグを使用して、本物の物流情報をトレースすることができる。
さらに、リーダ/ライタをセンサ/アクチュエータとして抽象化することにより、このモデルを一般的にIoTに拡張することができる。
関連論文リスト
- Towards an autonomous industry 4.0 warehouse: A UAV and blockchain-based
system for inventory and traceability applications in big data-driven supply
chain management [0.0]
本稿では,在庫処理の自動化とRFIDタグ付産業品のトレーサビリティ維持を目的としたUAVシステムの設計と評価について述べる。
このシステムはブロックチェーンと分散台帳を使って、UAVが収集した特定の在庫データを保存し、検証し、信頼性を確保し、関係者に利用できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T16:05:15Z) - FedSOV: Federated Model Secure Ownership Verification with Unforgeable
Signature [60.99054146321459]
フェデレートラーニングにより、複数のパーティがプライベートデータを公開せずにグローバルモデルを学ぶことができる。
本稿では,FedSOVという暗号署名に基づくフェデレート学習モデルのオーナシップ検証手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T12:10:02Z) - Can AI-Generated Text be Reliably Detected? [54.670136179857344]
LLMの規制されていない使用は、盗作、偽ニュースの生成、スパムなど、悪意のある結果をもたらす可能性がある。
最近の研究は、生成されたテキスト出力に存在する特定のモデルシグネチャを使用するか、透かし技術を適用してこの問題に対処しようとしている。
本稿では,これらの検出器は実用シナリオにおいて信頼性が低いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-17T17:53:19Z) - Secure access system using signature verification over tablet PC [62.21072852729544]
我々は,シグネチャ検証を用いたWebベースのセキュアアクセスのための,高度に汎用的でスケーラブルなプロトタイプについて述べる。
提案アーキテクチャは,様々な種類のセンサや大規模データベースで動作するように容易に拡張することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T11:05:47Z) - The Tags Are Alright: Robust Large-Scale RFID Clone Detection Through
Federated Data-Augmented Radio Fingerprinting [11.03108444237374]
本稿では、RFIDクローン検出の精度を高めるために、フェデレーション機械学習(FML)とデータ拡張(DAG)に基づく新しいトレーニングフレームワークを提案する。
我々の知る限り、大規模なデバイス群に対するFMLとDAの有効性を実験的に実証した最初の論文である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-08T10:48:02Z) - Don't Forget to Sign the Gradients! [60.98885980669777]
GradSignsはディープニューラルネットワーク(DNN)のための新しい透かしフレームワーク
深部ニューラルネットワーク(DNN)のための新しい透かしフレームワークであるGradSignsを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T14:24:32Z) - Backpropagating through Fr\'echet Inception Distance [79.81807680370677]
FastFIDは、損失関数としてFIDで生成モデルを効率的に訓練することができる。
Generative Adversarial Networksのための追加の損失としてFIDを使用すると、FIDが改善される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-29T15:04:40Z) - Signing Information in the Quantum Era [0.0]
我々は、デジタル署名方式をレビューし、その起源と、それらが脅かされている場所について検討する。
本稿では,量子アルゴリズムの脅威を緩和する目的で開発されたポスト量子デジタルスキームを紹介する。
最後に、保証可能なセキュリティ指標を約束する量子チャネル上での署名情報に関するスキームをレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-25T10:44:36Z) - Framework for a DLT Based COVID-19 Passport [0.0]
我々は、新型コロナウイルスのワクチン接種の詳細を、公開の可読性、分散化、不変のブロックチェーン上に保存するメカニズムについて説明する。
我々の主な貢献は、虹彩抽出技術に対して、確実にセキュアで、局所性に敏感なハッシュアルゴリズムを採用することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-03T18:28:19Z) - Monitoring Browsing Behavior of Customers in Retail Stores via RFID
Imaging [24.007822566345943]
本稿では,モノスタティックRFIDイメージングに基づく多人数イメージングシステムTagSeeを提案する。
我々はImpinj Speedway R420リーダーとSMARTRAC DogBone RFIDタグを使用してTagSeeを実装した。
TagSeeは、たった3~4人のユーザーのトレーニングデータを使用して、マルチパーソンシナリオで90%以上のTPRと10%未満のFPRを達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T16:36:24Z) - Mind the GAP: Security & Privacy Risks of Contact Tracing Apps [75.7995398006171]
GoogleとAppleは共同で,Bluetooth Low Energyを使用した分散型コントラクトトレースアプリを実装するための公開通知APIを提供している。
実世界のシナリオでは、GAP設計は(i)プロファイリングに脆弱で、(ii)偽の連絡先を生成できるリレーベースのワームホール攻撃に弱いことを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-10T16:05:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。