An IoE-Powered Framework for Adaptive Energy-Security Trade-Off in IoT
Notice bibliographique
Résumé
The Internet of Energy (IoE) is emerging as a key enabler for integrated energy and security management in resource-constrained IoT environments. This convergence offers new opportunities for intelligent and sustainable energy and security operations. However, the inherent computational and energy limitations of IoT devices, combined with the complexity of security configurations, often lead to the neglect of protection mechanisms. The lack of lightweight, adaptable solutions makes standardized security protocols – such as Transport Layer Security (TLS) and Datagram TLS (DTLS) – unsuitable for large, heterogeneous deployments. Their static and rigid nature causes excessive overhead and limits adaptability under dynamic network conditions. To address these challenges, this article introduces an IoE-enabled architectural vision that tightly integrates energy and security management. In this architecture the IoE Controller (IoE-C) is introduced. It operates as an orchestration layer, leveraging data from energy and security monitoring platforms to dynamically adapt tailored security measures on IoT constrained devices. The Energy and Security aware Index (ESaI) is proposed as a composite metric to evaluate and guide the security-energy trade-off. The proposed paradigm generalizes the concept of dynamic and lightweight security across widely adopted IoT protocols, such as MQTT and CoAP. Evaluation results demonstrate improvements in device lifetime and energy efficiency compared to traditional TLS/DTLS-based solutions, while preserving adequate security guarantees. The framework outlines a scalable and sustainable path for secure IoT deployments in 6G and future energy-intelligent infrastructures.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».