Smart Contracts Management: The Interplay of Data Privacy and Blockchain for Secure and Efficient Real Estate Transactions
Notice bibliographique
Résumé
The digital transformation of the real estate industry is being significantly influenced by blockchain technology and smart contracts, which promise enhanced efficiency, transparency, and security in transactions. This study aims to develop a secure and efficient smart contract management protocol that balances the benefits of blockchain with robust data privacy practices. The methodology involves descriptive analytics of transaction data from the Ethereum blockchain, feasibility studies using synthetic transaction data, and a regulatory compliance analysis to map the impact of different regions' regulations on blockchain adoption in real estate. The findings reveal that while smart contracts can automate various processes and reduce reliance on intermediaries, challenges related to data privacy and regulatory compliance persist. Higher privacy features in smart contracts are associated with increased execution costs, indicating a trade-off between privacy and cost efficiency. Smart contracts with privacy level 3 had an execution cost of 0.025 ETH, compared to those with privacy level 1 at 0.02 ETH. Integrating permissioned blockchains and zero-knowledge proofs offers a promising solution, though their complexity limits broader adoption. Zero-knowledge proofs maintained high privacy (achieving privacy levels of up to 0.76) at a reasonable computational cost (proof generation time of 1.9 seconds). Thus, the integration of permissioned blockchains and zero-knowledge proofs offers a promising pathway to address these challenges. However, the complexity of these techniques requires specialized knowledge, limiting broader adoption. The study concludes with recommendations to develop specialized training programs, collaborate on regulatory frameworks, invest in advanced cryptographic research, and implement targeted strategies to overcome adoption barriers. These efforts will contribute to the digital transformation of asset management, fostering innovation and enhancing the overall efficiency of real estate transactions.
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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».