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Un canal encubierto de grupo habilitado por blockchain contra la falsificación de transacciones

Autores: Shen, Tongzhou; Zhu, Liehuang; Gao, Feng; Chen, Zhuo; Zhang, Zijian; Li, Meng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Un canal encubierto de grupo habilitado por blockchain contra la falsificación de transacciones


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Infraestructura de red descentralizada
Blockchain
Comunicación encubierta
Escenarios de grupo
Esquema de fuga de clave
Receptores maliciosos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Como infraestructura de red descentralizada, los datos enviados a la cadena de bloques son públicos y a prueba de manipulaciones. La cobertura de transacciones normales masivas en una red de blockchain es ideal para construir un canal encubierto estable y confiable para lograr una comunicación encubierta de grupo uno a muchos. Los esquemas de comunicación encubierta basados en blockchain existentes enfrentan desafíos para equilibrar el ocultamiento, la tasa de incrustación y la eficiencia de filtrado, lo que los hace inadecuados para la extensión directa a escenarios de grupo. Adoptar un esquema de fuga de clave puede aumentar la capacidad del canal manteniendo un alto ocultamiento de adversarios externos. Sin embargo, también expondrá más conocimiento al receptor. Un receptor malicioso tiene la capacidad de robar la identidad de un remitente o reproducir transacciones históricas para controlar todo el canal. En este documento, definimos las capacidades de receptores maliciosos en escenarios de comunicación encubierta de grupo basados en blockchain y proponemos un esquema de comunicación encubierta de grupo resistente a ataques de falsificación de transacciones. El análisis teórico y los experimentos demuestran que nuestras transacciones encubiertas no tienen correlación alguna, asegurando la autenticidad única de la identidad del remitente al tiempo que mantienen un ocultamiento supremo en comparación con los esquemas existentes. La precisión y recuperación de los resultados de detección de aprendizaje automático pueden alcanzar 0,57-0,62 (0,5 es el valor ideal).

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