論文の概要: Blockchain-based Decentralized Time Lock Machines: Automated Reveal of Time-sensitive Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05947v1
- Date: Thu, 11 Jan 2024 14:34:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 12:47:21.943963
- Title: Blockchain-based Decentralized Time Lock Machines: Automated Reveal of Time-sensitive Information
- Title(参考訳): ブロックチェーンベースの分散タイムロックマシン - タイムセンシティブ情報の自動検索
- Authors: Zhuolun Li, Srijoni Majumdar, Evangelos Pournaras,
- Abstract要約: Conditional Information Reveal (CIR)は、特定の事前定義された条件を満たすと、情報のリリースを自動化する。
本稿では,CIR設計におけるセキュリティ課題を強調する新しいパラダイムを導入することにより,CIRの理解と実装を進展させる。
本稿では,時間に敏感なデータ共有システムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8192907805418581
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conditional Information Reveal (CIR) automates the release of information upon meeting specific pre-defined conditions, such as time or location. This paper advances the understanding and implementation of CIR by introducing a new paradigm to highlight the security challenges in CIR design, and proposes a decentralized architecture as a design guideline for secure CIR systems. Furthermore, in the context of time-sensitive data sharing, this paper proposes a practical timed-release cryptography system employing the proposed architecture and a novel verifiable secret sharing scheme. Key achievements of this study include the creation of an open-source prototype for practical deployment and a comprehensive system evaluation that highlights the enhanced security and efficiency of the proposed system. Furthermore, the paper delves into the application of this system in E-voting scenarios, illustrating its capacity to secure and ensure fair electronic voting processes.
- Abstract(参考訳): Conditional Information Reveal (CIR) は、時間や場所など、定義された特定の条件を満たす際に、情報のリリースを自動化する。
本稿では,CIR設計におけるセキュリティ課題を強調する新たなパラダイムを導入することにより,CIRの理解と実装を推進し,セキュアなCIRシステムの設計ガイドラインとして,分散型アーキテクチャを提案する。
さらに,時間に敏感なデータ共有の文脈において,提案アーキテクチャと新たな検証可能な秘密共有方式を用いて,実用的なタイムドリリース暗号システムを提案する。
本研究の主な成果は,実践的デプロイメントのためのオープンソースプロトタイプの作成と,提案システムのセキュリティ向上と効率性を強調した総合的なシステム評価である。
さらに,E投票シナリオにおける本システムの適用について検討し,電子投票プロセスの適正な確保と確保を図った。
関連論文リスト
- Securing the Open RAN Infrastructure: Exploring Vulnerabilities in Kubernetes Deployments [60.51751612363882]
ソフトウェアベースのオープン無線アクセスネットワーク(RAN)システムのセキュリティへの影響について検討する。
我々は、Near Real-Time RAN Controller(RIC)クラスタをサポートするインフラストラクチャに潜在的な脆弱性と設定ミスがあることを強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-03T07:18:45Z) - Institutional Platform for Secure Self-Service Large Language Model
Exploration [0.0]
論文では、データセットキュレーション、モデルトレーニング、セキュア推論、テキストベースの特徴抽出を含む、システムのアーキテクチャと重要な特徴について概説する。
プラットフォームはセキュアなLLMサービスの提供、プロセスとデータ分離の強調、エンドツーエンドの暗号化、ロールベースのリソース認証を目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T10:58:10Z) - Secure Authentication Mechanism for Cluster based Vehicular Adhoc Network (VANET): A Survey [1.0070449177493677]
Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) は、車とインフラ間の通信を容易にすることにより、インテリジェントトランスポーテーションシステム (ITS) において重要な役割を担っている。
本稿では,クラスタベースVANETにおける既存の認証機構を包括的に分析する。
セキュリティキー管理技術の統合は、全体的な認証プロセスを強化するために議論される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T10:58:43Z) - Practical quantum secure direct communication with squeezed states [55.41644538483948]
CV-QSDCシステムの最初の実験実験を行い,その安全性について報告する。
この実現は、将来的な脅威のない量子大都市圏ネットワークへの道を歩み、既存の高度な波長分割多重化(WDM)システムと互換性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-25T19:23:42Z) - FedDiSC: A Computation-efficient Federated Learning Framework for Power
Systems Disturbance and Cyber Attack Discrimination [1.0621485365427565]
本稿では,フェデレート学習に基づくプライバシ保護と通信効率の高い攻撃検出フレームワークであるFedDiSCを提案する。
我々は、電力システムとサイバーセキュリティの異常を正確に検出するために、表現学習に基づくDeep Auto-Encoderネットワークを提案する。
提案手法を現実のサイバー攻撃検出のタイムラインに適応させるために,DP-SIGNSGDとして知られる勾配プライバシー保護量子化方式を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-07T13:43:57Z) - HBFL: A Hierarchical Blockchain-based Federated Learning Framework for a
Collaborative IoT Intrusion Detection [0.0]
セキュアでプライバシ保護されたコラボレーティブなIoT侵入検出を実現するために,階層的なブロックチェーンベースのフェデレーション学習フレームワークを提案する。
MLベースの侵入検出フレームワークの提案は、学習プロセスと組織データのプライバシを確保するために、階層的なフェデレーション付き学習アーキテクチャに従っている。
その結果は、データプライバシを保持しながら、広範囲の悪意あるアクティビティを検出できる、セキュアに設計されたMLベースの侵入検知システムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-08T19:06:16Z) - Multi Agent System for Machine Learning Under Uncertainty in Cyber
Physical Manufacturing System [78.60415450507706]
近年の予測機械学習の進歩は、製造における様々なユースケースに応用されている。
ほとんどの研究は、それに関連する不確実性に対処することなく予測精度を最大化することに焦点を当てた。
本稿では,機械学習における不確実性の原因を特定し,不確実性下での機械学習システムの成功基準を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-28T10:28:05Z) - Safe RAN control: A Symbolic Reinforcement Learning Approach [62.997667081978825]
本稿では,無線アクセスネットワーク(RAN)アプリケーションの安全管理のためのシンボル強化学習(SRL)アーキテクチャを提案する。
我々は、ユーザが所定のセルネットワークトポロジに対して高レベルの論理的安全性仕様を指定できる純粋に自動化された手順を提供する。
ユーザがシステムに意図仕様を設定するのを支援するために開発されたユーザインターフェース(UI)を導入し、提案するエージェントの動作の違いを検査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-03T16:45:40Z) - Trustworthy AI Inference Systems: An Industry Research View [58.000323504158054]
我々は、信頼できるAI推論システムの設計、展開、運用にアプローチするための業界調査ビューを提供する。
信頼された実行環境を用いたAIシステムの機会と課題を強調します。
我々は,産業,アカデミック,政府研究者のグローバルな集団的注意を必要とする,さらなる発展の分野を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-10T23:05:55Z) - Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。
現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。
我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T20:30:26Z)
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。