Securing the Future: A Survey on Smart Home Security in IoT-Integrated Smart Cities
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of urbanization and technological advancements have led to the rise of smart cities and smart homes, where the Internet of Things (IoT) plays a pivotal role. Smart homes enhance energy efficiency, security, and convenience through automated systems and interconnected devices. This survey provides a comprehensive review of smart home architectures, communication technologies, and applications, emphasizing their integration within smart city infrastructures. It explores key components such as sensors, controllers, and cloud-based platforms that enable seamless automation. Additionally, this paper discusses major challenges in smart home security, including privacy risks, cyber threats, and interoperability issues among IoT devices. Security concerns such as unauthorized access, data breaches, and denial-of-service attacks are analyzed, alongside strategies to mitigate these risks. The study also highlights the importance of secure communication protocols, authentication mechanisms, and encryption techniques to ensure the resilience of smart home systems. Furthermore, this survey examines emerging research directions in smart home technology, including AI-driven automation, energy-efficient systems, and blockchain-based security solutions. As smart homes continue to evolve, addressing these challenges will be crucial for their widespread adoption. This paper aims to serve as a valuable resource for researchers, developers, and policymakers seeking to enhance the security and functionality of smart homes within the broader framework of smart cities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».