ReVo: A Hybrid Consensus Protocol for Blockchain in the Internet of Things through Reputation and Voting Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
In the realm of the Internet of Things (IoT), in-tegrating blockchain technology has brought about significant enhancements in security and transparency. Nevertheless, the union of these two domains grapples with persistent challenges in performance and scalability. A dilemma confronts developers and researchers: the intricate interplay between security, scalability, and performance in various consensus protocols tailored for implementing blockchain within loT ecosystems. This research paper proposes an innovative consensus protocol to tackle these challenges while striking an optimal equilibrium among these tripartite factors. Central to this proposal is introducing a hybrid architectural framework that bridges the world of loT devices and cloud service providers via distinct regional entities, all united in the objective of consensus through a novel voting mechanism hinged on reputationbased mechanisms. The core of this voting mechanism is a dynamic ensemble of nodes, each endowed with unique roles - encompassing ordinary nodes, verifiers, and assemblers. The protocol employs a random selection mechanism through a verifiable random function (VRF) to designate assem-blers, ensuring a level playing field. At the heart of the reputation model lies an analysis of region-specific traffic patterns, granting privileges to nodes that demonstrate trustworthy behaviour and high rates of request fulfillment. Extending this framework is an incentive mechanism designed to maintain the network's organic and dynamic allocation of roles. Simulation results benchmarked against Ethereum provide results of the ReVo consensus protocol for latency and transaction throughput. This paper also analyses the protocol working through a novel use case of Taxi Providers and Taxi Ride Consumer Services. Index Terms-Blockchain, Consensus Algorithm, Reputation, Internet Of things, Hybrid blockchain, Voting.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».