Privacy-preserving smart grid traceability using blockchain over IoT connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Smart grid (SG) technology comes with various advantages, among others, of efficient power distribution, reduction in cost consumption, maintain energy loss, and peak quality level in its supply chain. SG aims to provide all required and advanced features to overcome the issues of the existing power grid and to fulfill the rapidly growing demands of power generation, transmission, distribution, and monitoring energy consumption. However, SG has been facing various challenges to ensure the nature of every transaction, transaction verification, and recording in the power supply chain, especially in the context of a large scale IoT(Internet of things) network. Another issue is maintaining the privacy of every transaction, as well as the privacy of participating entities in the power supply chain. In this paper, we propose a blockchain-based proof-of-concept solution to manage every transaction that occurs in an IoT-aided smart grid system. Our solution, IoT-aided smart grid system with blockchain, provides an immutable transaction record, which is always shared and transparent to each participant of the system. Transactions are carried through IoT objects connected in a smart grid, and are recorded, verified, and validated on a blockchain immutable ledger. Furthermore, to verify and maintain the privacy of participants, cryptographic pseudonyms are used by each participant to interact with the SG supply chain, without revealing personal identities and important private information of the participants to malicious entities in the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».