Hy-Bridge: A Hybrid Blockchain for Privacy-Preserving and Trustful Energy Transactions in Internet-of-Things Platforms
Notice bibliographique
Résumé
In the current centralized IoT ecosystems, all financial transactions are routed through IoT platform providers. The security and privacy issues are inevitable with an untrusted or compromised IoT platform provider. To address these issues, we propose Hy-Bridge, a hybrid blockchain-based billing and charging framework. In Hy-Bridge, the IoT platform provider plays no proxy role, and IoT users can securely and efficiently share a credit with other users. The trustful end-to-end functionality of blockchain helps us to provide accountability and reliability features in IoT transactions. Furthermore, with the blockchain-distributed consensus, we provide a credit-sharing feature for IoT users in the energy and utility market. To provide this feature, we introduce a local block framework for service management in the credit-sharing group. To preserve the IoT users’ privacy and avoid any information leakage to the main blockchain, an interconnection position, called bridge, is introduced to isolate IoT users’ peer-to-peer transactions and link the main blockchain to its subnetwork blockchain(s) in a hybrid model. To this end, a k-anonymity protection is performed on the bridge. To evaluate the performance of the introduced hybrid blockchain-based billing and charging, we simulated the energy use case scenario using Hy-Bridge. Our simulation results show that Hy-Bridge could protect user privacy with an acceptable level of information loss and CPU and memory usage.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».