Neue Publikation in Discover Data! [10.07.24]
Christian Krupitzer vom Fachgebiet für Lebensmittelinformatik ist Co-Autor der Publikation "Benchmarking of Secure Group Communication schemes with focus on IoT" in Discover Data.
Die Publikation "Benchmarking of Secure Group Communication schemes with focus on IoT" von Thomas Prantl (Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Würzburg, Germany) mit den Co-Autoren, André Bauer (Universität von Chicago, Chicago, USA), Simon Engel (Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Würzburg, Germany), Lukas Horn (Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Würzburg, Germany), Christian Krupitzer (Fachgebiet für Lebensmittelinformatik (150L), und Computational Science Hub (CSH), Universität Hohenheim, Stuttgart, Deutschland), Lukas Iffländer (Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Würzburg, Germany), Samuel Kounev (Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Würzburg, Germany) wurde im Discover Data, Springer Nature veröffentlicht.Da Geräte im Internet der Dinge (IoT) allgegenwärtig sind, sind sie zunehmend mit Bedrohungen für die Cybersicherheit konfrontiert. Im Gegensatz zur standardmäßigen 1-zu-1-Kommunikation besteht die besondere Herausforderung der n-zu-n-Kommunikation im IoT darin, dass Nachrichten nicht für einen einzelnen Empfänger, sondern für eine Gruppe von Empfängern verschlüsselt werden müssen. Aus diesem Grund ist die Verwendung von sicheren Gruppenkommunikationsverfahren (SGC) notwendig, um die n-zu-n-Kommunikation bei großen Gruppengrößen effizient zu verschlüsseln. Zu diesem Zweck werden in der Literatur verschiedene SGC-Verfahren mit unterschiedlichen Merkmalen, Leistungsprofilen und Architekturen vorgestellt, was den Auswahlprozess zu einer Herausforderung macht. Eine Auswahl aus dieser Vielzahl von SGC-Verfahren sollte am besten auf der Grundlage eines Benchmarks getroffen werden, der einen Überblick über die Leistung der Verfahren bietet. Ein solcher Benchmark würde den Entwicklern die Auswahl eines SGC-Schemas erheblich erleichtern, aber ein solcher Benchmark muss erst noch geschaffen werden. Dieses Papier soll diese Lücke schließen, indem ein Benchmark für SGC-Schemata vorgestellt wird, die sich auf das Internet der Dinge (IoT) konzentrieren. Da der Entwurf eines Benchmarks zunächst die Definition der zugrundeliegenden Geschäftsprobleme erfordert, haben wir in einem ersten Schritt geeignete Probleme für den Einsatz von SGC-Schemata im IoT-Sektor definiert. Wir haben ein gemeinsames Problem für die zentralisierten und dezentralisierten/hybriden SGC-Schemata identifiziert, wohingegen die verteilten/mitwirkenden SGC-Schemata die Definition eines unabhängigen Geschäftsproblems erforderten. Auf der Grundlage dieser Geschäftsprobleme haben wir zunächst einen spezifikationsbasierten Benchmark entwickelt, den wir dann durch entsprechende Implementierungen zu einem hybriden Benchmark erweitert haben. Schließlich haben wir unseren hybriden Benchmark in einer typischen IoT-Umgebung eingesetzt und die Leistung verschiedener SGC-Schemata gemessen und verglichen. Unsere Ergebnisse zeigen erhebliche Auswirkungen auf die Berechnungszeiten und Speicheranforderungen ohne eine vertrauenswürdige zentrale Instanz (CI) in verteilten/mitwirkenden SGC-Schemata.Die Publikation ist unter doi.org/10.1007/s44248-024-00010-6 abrufbar.
