An Energy-Efficient SDN Controller Architecture for IoT Networks With Blockchain-Based Security
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Things (IoT) is a disruptive technology in many aspects of our society, ranging from communications to financial transactions to national security (e.g., Internet of Battlefield / Military Things), and so on. There are long-standing challenges in IoT, such as security, comparability, energy consumption, and heterogeneity of devices. Security and energy aspects play important roles in data transmission across IoT and edge networks, due to limited energy and computing (e.g., processing and storage) resources of networked devices. Whether malicious or accidental, interference with data in an IoT network potentially has real-world consequences. In this article, we explore the potential of integrating blockchain and software-defined networking (SDN) in mitigating some of the challenges. Specifically, we propose a secure and energy-efficient blockchain-enabled architecture of SDN controllers for IoT networks using a cluster structure with a new routing protocol. The architecture uses public and private blockchains for Peer to Peer (P2P) communication between IoT devices and SDN controllers, which eliminates Proof-of-Work (POW), as well as using an efficient authentication method with the distributed trust, making the blockchain suitable for resource-constrained IoT devices. The experimental results indicate that the routing protocol based on the cluster structure has higher throughput, lower delay, and lower energy consumption than EESCFD, SMSN, AODV, AOMDV, and DSDV routing protocols. In other words, our proposed architecture is demonstrated to outperform classic blockchain.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle