論文の概要: Student Certificate Sharing System Using Blockchain and NFTs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20036v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 21:45:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 23:51:32.795331
- Title: Student Certificate Sharing System Using Blockchain and NFTs
- Title(参考訳): ブロックチェーンとNFTを用いた学生証書共有システム
- Authors: Prakhyat Khati, Ajay Kumar Shrestha, Julita Vassileva,
- Abstract要約: 本稿では,ブロックチェーンに基づく証明書共有システムを提案する。
学生は個々の機関が作成したデータに単一のプラットフォームでアクセスし、要求に応じて関連するコースのビューをフィルタリングし、証明書のメタデータをNFTとしてミントする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose a certificate sharing system based on blockchain that gives students authority and control over their academic certificates. Our strategy involves developing blockchain-based NFT certifications that can be shared with institutions or employers using blockchain addresses. Students may access the data created by each individual institute in a single platform, filter the view of the relevant courses according to their requirements, and mint their certificate metadata as NFTs. This method provides accountability of access, comprehensive records that are permanently maintained in IPFS, and verifiable provenance for creating, distributing, and accessing certificates. It also makes it possible to share certificates more safely and efficiently. By incorporating trust factors through data provenance, our system provides a countermeasure against issues such as fake and duplicate certificates. It addresses the challenge of the traditional certificate verification processes, which are lengthy manual process. With this system, students can manage and validate their academic credentials from multiple institutions in one location while ensuring authenticity and confidentiality using digital signatures and hashing for data protection against unauthorized access. Overall, our suggested system ensures data safety, accountability, and confidentiality while offering a novel approach to certificate distribution.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ブロックチェーンに基づく証明書共有システムを提案する。
私たちの戦略は、ブロックチェーンアドレスを使用して機関や雇用者と共有可能なブロックチェーンベースのNFT認証を開発することです。
学生は個々の機関が作成したデータに単一のプラットフォームでアクセスし、要求に応じて関連するコースのビューをフィルタリングし、証明書のメタデータをNFTとしてミントする。
この方法は、アクセスのアカウンタビリティ、IPFSで永久に保持される包括的なレコード、証明書の作成、配布、アクセスのための検証可能な証明を提供する。
また、証明書をより安全かつ効率的に共有することができる。
データ証明を通じて信頼要因を組み込むことで,偽証明書や重複証明書などの問題に対する対策を行う。
これは、手作業の長い従来の認証検証プロセスの課題に対処する。
このシステムにより、学生は、デジタル署名による認証と機密性の確保と、不正アクセスに対するデータ保護のハッシュ化を図りながら、複数の機関の学術的資格を1カ所で管理し、検証することができる。
全体として,提案システムは,証明書配布に対する新たなアプローチを提供しながら,データの安全性,説明可能性,機密性を保証する。
関連論文リスト
- CAKE: Sharing Slices of Confidential Data on Blockchain [1.481195148653669]
公開ブロックチェーンを含むシナリオにおいて、データの機密性を保証するために設計されたキー暗号化(CAKE)によるコントロールアクセス。
我々は、ロジスティクス領域内の現実のサイバーセキュリティプロジェクトにおいて、CAKEの応用を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T09:44:04Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T07:08:26Z) - DocCert: Nostrification, Document Verification and Authenticity Blockchain Solution [0.08192907805418582]
多くの機関や組織は、雇用の前提条件として、資格の証明と証明を必要としている。
ほとんどのアプリケーションがオンラインで行われ、ドキュメントのコピーがアップロードされるこのデジタル時代には、従来のシグネチャとアザラシメソッドは時代遅れである。
本稿では,学生や利害関係者が検証可能な,ブロックチェーンに基づく証明システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T14:23:58Z) - Combining Decentralized IDentifiers with Proof of Membership to Enable Trust in IoT Networks [44.99833362998488]
本稿は、同じ管理ドメイン下でのIoTノードの代替(相互)認証プロセスを提案し、議論する。
第一の考え方は、分散ID(Decentralized IDentifier, DID)に基づく秘密鍵所有権の検証と、DIDが進化した信頼された集合に属するという証明の検証を組み合わせることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T09:33:50Z) - Fingerprint Attack: Client De-Anonymization in Federated Learning [44.77305865061609]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、参加者が中央サーバと相互に信頼していない設定において、データ共有なしで協調的なトレーニングを可能にする。
そこで本稿では,サーバに送信される勾配に対して,新たな指紋認証攻撃を提案することで,匿名性を保証するのにそのような防御が適切かどうかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T11:10:30Z) - Enabling Data Confidentiality with Public Blockchains [6.092714083639697]
相互運用アプリケーション(MARTSIA)のためのトランザクションシステムに対するマルチオーソリティアプローチ
MARTSIAは、メッセージ部分のレベルで共有データの読み取りアクセス制御を可能にする。
Multi-Authority Attribute-Based Encryption (MA-ABE)に基づいて、MARTSIAはメッセージ部分のレベルで共有データの読み取りアクセス制御を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T13:21:48Z) - A Survey on Blockchain-Based Federated Learning and Data Privacy [1.0499611180329802]
フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、複数のクライアントがローカルな計算能力とモデルの伝達を活用して協力できるようにする、分散機械学習パラダイムである。
一方、フェデレーション学習は、ストレージ、転送、共有に使用されるプライバシー保護機構が欠如しているため、データ漏洩の欠点がある。
この調査は、ブロックチェーンベースのフェデレーション学習アーキテクチャで採用されているさまざまなデータプライバシメカニズムのパフォーマンスとセキュリティを比較することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T23:43:25Z) - 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) - Design, Implementation, and Evaluation of Blockchain-Based Trusted
Achievement Record System for Students in Higher Education [0.0]
本研究では,ブロックチェーンベースの達成記録システムを導入し,達成記録を検証した。
本稿では,システムとそのコンポーネントとツールの設計と実装について述べる。
我々は,システムのユーザビリティ,有効性,性能,コストを測定するために,多くの研究を通じてシステムを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T19:07:15Z) - Federated Learning for Open Banking [42.05232310057235]
近い将来、フェデレートラーニングを用いて金融セクターに分散データオーナシップを持つことが期待できる。
この章では、オープンバンキングの文脈でフェデレートラーニングを適用する上での課題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-24T14:06:16Z) - CRFL: Certifiably Robust Federated Learning against Backdoor Attacks [59.61565692464579]
本稿では,第1の汎用フレームワークであるCertifiably Robust Federated Learning (CRFL) を用いて,バックドアに対する堅牢なFLモデルをトレーニングする。
提案手法は, モデルパラメータのクリッピングと平滑化を利用して大域的モデル平滑化を制御する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T16:50:54Z)
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。