論文の概要: Can Cross-Layer Design Bridge Security and Efficiency? A Robust Authentication Framework for Healthcare Information Exchange Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26339v1
- Date: Wed, 29 Apr 2026 06:44:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.275782
- Title: Can Cross-Layer Design Bridge Security and Efficiency? A Robust Authentication Framework for Healthcare Information Exchange Systems
- Title（参考訳）: 橋梁の安全性と効率性 : 医療情報交換システムのためのロバスト認証フレームワーク
- Authors: Khalid M. Ezzat, Muhammad El-Saba, Mahmoud A. Shawky,
- Abstract要約: 本稿では、健康情報交換(HIE)ネットワークのための新しい層間認証方式を提案する。
暗号化機構を物理(PHY)層ベースの認証と統合し、信頼性の高い通信を保証する。
Burrows-Abadi-Needham (BAN) 論理を用いた公式なセキュリティ分析は、様々な脅威に対するスキームの堅牢性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1529342790344802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As healthcare systems become increasingly interconnected, ensuring secure and continuous device authentication in health information exchange (HIE) networks is critical to safeguarding patient data and clinical operations. In this context, this paper proposes a novel cross-layer authentication scheme for HIE networks that integrates cryptographic mechanisms with physical (PHY) layer-based authentication to ensure reliable communication while minimizing computational and communication overheads. The initial authentication phase leverages a traditional public key infrastructure (PKI)-based approach, employing elliptic curve cryptography (ECC) and digital certificates to verify the legitimacy of communicating devices. Simultaneously, it extracts unique hardware-level features such as carrier frequency offset (CFO) and quadrature skewness from the devices. These features are then used to train a machine learning (ML) model during an offline phase managed by a regional centralized authority (RCA). For re-authentication, the system re-extracts these PHY-layer features from incoming orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbols and verifies the device identity in real-time using the trained ML classifier. This cross-layer strategy enables continuous, lightweight identity verification without the need to exchange and validate cryptographic signatures for each message, thereby reducing system overhead. The proposed scheme further enhances privacy through the use of encrypted, frequently refreshed pseudo-identities, ensuring unlinkability and resistance to identity tracking. A formal security analysis using Burrows-Abadi-Needham (BAN) logic demonstrates the scheme's robustness against various threats, including impersonation, man-in-the-middle (MitM), replay, and Sybil attacks.
- Abstract（参考訳）: 医療システムがますます相互接続されるにつれて、医療情報交換(HIE)ネットワークにおける安全で継続的なデバイス認証の確保は、患者データと臨床手術の保護に不可欠である。
本稿では,物理(PHY)層認証と暗号機構を統合し,計算や通信のオーバーヘッドを最小限に抑えつつ,信頼性の高い通信を実現するHIEネットワークのための新しい層間認証方式を提案する。
初期認証フェーズでは、従来の公開鍵基盤(PKI)ベースのアプローチを採用し、楕円曲線暗号(ECC)とデジタル証明書を使用して通信デバイスの正当性を検証する。
同時に、キャリア周波数オフセット(CFO)や二次歪といった、ユニークなハードウェアレベルの特徴をデバイスから抽出する。
これらの機能は、地域集中管理機関(RCA)が管理するオフラインフェーズにおいて、マシンラーニング(ML)モデルをトレーニングするために使用される。
再認証のために、システムはこれらのPHY層の特徴を入力直交周波数分割多重化(OFDM)シンボルから再抽出し、訓練されたML分類器を用いてデバイス識別をリアルタイムで検証する。
このクロスレイヤ戦略は、各メッセージの暗号化署名を交換し、検証することなく、連続的で軽量なアイデンティティ検証を可能にするため、システムのオーバーヘッドが軽減される。
提案手法は、暗号化された頻繁な更新された擬似IDを使用することで、プライバシーをさらに強化し、不リンク性とID追跡に対する耐性を確保する。
Burrows-Abadi-Needham (BAN) 論理を用いた公式なセキュリティ分析は、詐欺、中途半端(MitM)、リプレイ、シビル攻撃など、様々な脅威に対するスキームの堅牢性を示している。
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