Energy Efficient Decentralized Authentication in Internet of Underwater Things Using Blockchain
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
In recent years, there has been rapid growth in developing smart cities. Nearly 70% of the Earth’s surface is covered by water and a large proportion of underwater environments are still unknown and have not been explored. In this context, Internet of things (IoT) is one of the most important technologies used in smart cities. Due to the growth of IoT and its influence in all areas of human life, including the underwater environment, a new class of IoT, called Internet of underwater things (IoUT) has emerged. IoUT includes a network of underwater smart devices that are connected to each other and has applications in environmental monitoring, underwater exploration, disaster prevention and military. In autonomous interactions of underwater devices, objects must be authenticated and securely interconnected to avoid security risks by malicious nodes. Most authentication methods and security mechanisms are centralized and often require a trustful third party in communications, which may well increase the computation cost and energy consumption due to the subsequent overhead, especially for underwater communications. On the other hand, there are restrictions on devices in the underwater environment, the most important of which are energy constraints. In this paper, we propose a robust, transparent, and energy-efficient decentralized authentication mechanism for IoUT using blockchain technology. We show through results that the proposed method is suitable for underwater devices with limited memory, energy, and computational power. The proposed model’s decentralized authentication in a cluster network has a significant effect on reducing the energy consumption of the devices by 74.63% compared to classic authentication methods. Moreover, using the proposed method allows a savings of more than 41.9% in end-to-end delay and increases delivery rate by 21.6%.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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