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Enregistrement W7133522597 · doi:10.1109/apcit65661.2025.11410785

Integrate the Blockchain and Lightweight Cryptography for Real-Time Threat Identification: Improving Cybersecurity in Internet of Things Networks

2025· article· W7133522597 sur OpenAlexaff
Vamsi Krishna Pentela, Perumalsamy Devaraj, Prashanth Kura, Ganesamoorthy Pandian, Antony Helena Antony Alwyn, Dinesh Kumar Arivalagan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryptographyInternet of ThingsThe InternetBlockchainConfidentialityKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the same time, the Internet of Things (IoT) phenomenon has recently emerged as a very beneficial enabler of automation, real-time monitoring as well as intelligent data processing. But such interconnected systems usually run in resource constrained environments and are threatened by various attacks. ZAMF AC (Joint Second Prize Human Impact Award) Attacks on the Internet of Things (IoT) ecosystem are becoming more complex as well as targeted, making the implementations that are based on traditional security models and cryptographic techniques inadequate for them. The proposed framework integrates blockchain and lightweight in order to provide a real-time threat detection and improve IoT security. Blockchain features a decentralized taming a distributed digital ledger with a rugged consensus, where all participants in the system trust each other, and establishes trust and tamper-resistance and can greatly improve the trust and robustness of the interaction between IOT nodes [12]. Smart contracts facilitate for the system to automatically detect anomalies and raise threat alerts on the network. Lightweight cryptography LWC: Customized for low power, lightweight cryptography is good for devices with limited resources on the area and power consumption of the encryption and authentication to the computing as small as possible, but for secure robust operation. The proposed system architecture is based on the combined security platform that device level data security is protected by lightweight cryptographic algorithms and network level secure and auditable communication is supported using blockchain. Data obtained from IoT sensors are hashed in real time and verified through the use of Blockchain that results in a quick detection of malicious patterns or an unauthorized access. Decentralized threat intelligence sharing also enables the nodes to learn from historic attacks with distributed cooperation, which reinforces the system's tolerance. We experiment with a smart home IoT network to check the efficiency of our model under different attack scenarios like man-in-the-middle, replay, and spoofing attacks. Experimental results show a significantly enhancement on the accuracy of threat detection, the time to alert and the False Positive Rate (FPR) over the traditional practice. Energy consumption is also limited, as optimized cryptographic primitives are involved. This work emphasizes the importance and integration of blockchain and lightweight cryptography in the scalable, reliable and intelligent IoT architectures. Not only the integrated model provides solutions to current cybersecurity problems, but also it paves the way for future developments of autonomous threat mitigation and secure IoT communication architecture.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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