Novel Immutable Data Provenance in Embedded Systems: Integrating Critical Infrastructure Auditability and Monitoring via Anonymous Blockchain Technology
Notice bibliographique
Résumé
Embedded systems are at the heart of critical infrastructure facilities in areas such as energy, transportation, healthcare, defense; where integrity, traceability, and auditability of data generated by the system are of great importance. However, existing data provenance security solutions for embedded settings are highly unsatisfactory because centralized design is vulnerable in embedded environment, they do not scale well and have poor privacy mechanisms. This work presents a novel method of combining immutable data provenance and anonymous blockchain solutions to solve these issues and promote the trustworthiness of embedded systems. The framework takes advantage of privacy-preserving cryptographic methods such as ring signatures, stealth addresses, and zero-knowledge proofs to support tamper-evident decentralized storage of data events without losing source privacy. It's designed to run efficiently under the resource constraints of the embedded platforms, to be low point compatible with low-power devices, without sacrificing the responsiveness of the system or the authenticity of the data. The architecture is designed for real time monitoring and auditability on distributed embedded devices that are installed in critical infrastructure networks. A lightweight consensus algorithm designed for embedded environments allows secure synchronization and validation of data without the need for the heavy computation of a public blockchain. The framework was experimentally validated through prototype implementation and simulation in multiple use-case scenarios, showing its effectiveness against data forgery, unauthorized access and provenance tampering. Performance evaluation demonstrates that the model is scalable, low latency and high throughput under restrained resource environments. This work demonstrated that, by building immutable and anonymous data provenance into embedded systems, in addition to increasing transparency, trustworthiness, and robustness of operation, it is also possible to lay the foundation for a novel class of secure, decentralized infrastructure monitoring tools suitable for adversarial deployments. Results demonstrate a robustness for deployment into actual applications with high-assured data traceability supported with privacy protection.
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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».