論文の概要: Efficient Byzantine Consensus MechanismBased on Reputation in IoT Blockchain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01856v1
- Date: Sun, 03 Aug 2025 17:13:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 13:52:43.889106
- Title: Efficient Byzantine Consensus MechanismBased on Reputation in IoT Blockchain
- Title(参考訳): IoTブロックチェーンの応答に基づく効率的なビザンチン合意機構
- Authors: Xu Yuan, Fang Luo, Muhammad Zeeshan Haider, Zhikui Chen, Yucheng Li,
- Abstract要約: 本稿では、上述した問題を解消するための効率的なビザンチン意見に基づく合意(EBRC)機構を提案する。
実験の結果,EBRCアルゴリズムはコンセンサス遅延の低減,スループットの向上,セキュリティの向上,検証コストの低減を実現している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.73971353086496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blockchain technology has advanced rapidly in recent years and is now widely used in a variety of fields. Blockchain appears to be one of the best solutions for managing massive heterogeneous devices while achieving advanced data security and data reputation, particularly in the field of large-scale IoT (Internet of Things) networks. Despite the numerous advantages, there are still challenges while deploying IoT applications on blockchain systems due to the limited storage, power, and computing capability of IoT devices, and some of these problems are caused by the consensus algorithm, which plays a significant role in blockchain systems by ensuring overall system reliability and robustness. Nonetheless, most existing consensus algorithms are prone to poor node reliability, low transaction per second (TPS) rates, and scalability issues. Aiming at some critical problems in the existing consensus algorithms, this paper proposes the Efficient Byzantine Reputation-based Consensus (EBRC) mechanism to resolve the issues raised above. In comparison to traditional algorithms, we reinvented ways to evaluate node reliability and robustness and manage active nodes. Our experiments show that the EBRC algorithm has lower consensus delay, higher throughput, improved security, and lower verification costs. It offers new reference ideas for solving the Internet of Things+blockchain+Internet court construction problem.
- Abstract(参考訳): 近年、ブロックチェーン技術は急速に進歩し、現在では様々な分野で広く使われている。
ブロックチェーンは、大規模なIoT(モノのインターネット)ネットワークの分野において、高度なデータセキュリティとデータ評価を達成する一方で、巨大な異種デバイスを管理するための最良のソリューションの1つであるようだ。
多数のアドバンテージにもかかわらず、IoTデバイスのストレージ、パワー、コンピューティング能力の制限により、ブロックチェーンシステムにIoTアプリケーションをデプロイする際の課題は依然として残っている。
それでも、既存のコンセンサスアルゴリズムのほとんどは、ノードの信頼性の低さ、TPSレートの低さ、スケーラビリティの問題に悩まされている。
本稿では,既存のコンセンサスアルゴリズムにおけるいくつかの重要な問題に着目し,上述した課題を解決するための効率的なビザンチン評価に基づくコンセンサス(EBRC)機構を提案する。
従来のアルゴリズムと比較して、我々はノードの信頼性と堅牢性を評価し、アクティブノードを管理する方法を再発明した。
実験の結果,EBRCアルゴリズムはコンセンサス遅延の低減,スループットの向上,セキュリティの向上,検証コストの低減を実現している。
モノのインターネット+ブロックチェーン+インターネットコート構築問題を解決するための新しいリファレンスアイデアを提供する。
関連論文リスト
- Trusted Compute Units: A Framework for Chained Verifiable Computations [41.94295877935867]
本稿では,異種技術間のコンポーザブルで相互運用可能な計算を可能にする統合フレームワークであるTrusted Compute Unit(TCU)を紹介する。
オンチェーンの確認遅延やガス料金を発生させることなく、セキュアなオフチェーンインタラクションを可能にすることで、TCUはシステムパフォーマンスとスケーラビリティを大幅に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-22T09:01:55Z) - A Fair and Lightweight Consensus Algorithm for IoT [0.0]
この研究は、IoTに適した公平で軽量なハイブリッドコンセンサスアルゴリズムを導入している。
提案手法は、セキュアで公正な合意プロセスを確保しつつ、ノードのリソース要求を最小限に抑える。
さらに、信頼を高め、最終性を確立するために、評判に基づくブロック投票機構が組み込まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T16:45:51Z) - Dynamic Digital Twins of Blockchain Systems: State Extraction and Mirroring [3.5376671181893897]
本稿では、Digital Twinベースのブロックチェーン管理フレームワークを設計するための取り組みを構成する。
基本システムの条件に適合するようにコンセンサスプロセスを適用することを目的としている。
具体的には、ブロックチェーンシステムを抽出し、それをデジタルツインにミラーリングするという問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-07T03:54:34Z) - Digital Twin-Assisted Federated Learning with Blockchain in Multi-tier Computing Systems [67.14406100332671]
産業用 4.0 システムでは、リソース制約のあるエッジデバイスが頻繁にデータ通信を行う。
本稿では,デジタルツイン (DT) とフェデレーション付きデジタルツイン (FL) 方式を提案する。
提案手法の有効性を数値解析により検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-04T17:48:02Z) - Integration of blockchain in smart systems: problems and opportunities for real-time sensor data storage [2.0971479389679337]
モノのインターネット(IoT)や他の新興ユビキタス技術は、スマートシステムの急速な普及を支持している。
本質的に分散化と不変性によって、ブロックチェーンは、これらの要件に対する潜在的なソリューションとして自らを提供する。
しかし、ブロックチェーンをリアルタイムセンサーデータストレージシステムに組み込むことの実用性は、詳細な検査を必要とするトピックである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-12T17:47:32Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T07:08:26Z) - Graph Attention Network-based Block Propagation with Optimal AoI and Reputation in Web 3.0 [59.94605620983965]
我々は、ブロックチェーン対応Web 3.0のための、グラフ注意ネットワーク(GAT)ベースの信頼できるブロック伝搬最適化フレームワークを設計する。
ブロック伝搬の信頼性を実現するために,主観的論理モデルに基づく評価機構を導入する。
グラフ構造化データの処理能力に優れたGATが存在することを考慮し、GATを強化学習に利用して最適なブロック伝搬軌道を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T01:58:38Z) - Enhanced Security and Efficiency in Blockchain with Aggregated Zero-Knowledge Proof Mechanisms [15.034624246970154]
ブロックチェーンシステムにおけるデータ検証の現在のアプローチは、効率性と計算オーバーヘッドの観点から、課題に直面している。
本研究では,メルクル木構造におけるゼロ知識証明の革新的集約手法を提案する。
我々は,その生成と検証に必要な証明と計算資源を著しく削減するシステムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T09:26:46Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T10:46:17Z) - Quantum-resistance in blockchain networks [46.63333997460008]
本稿では、ブロックチェーンネットワークにおける量子脅威を特定し、排除するために、米国間開発銀行、IDBラボ、LACChain、量子コンピューティング(CQC)、Tecnologicalo de Monterreyによる研究について述べる。
量子コンピューティングの出現は、非量子耐性暗号アルゴリズムを利用するため、インターネットプロトコルやブロックチェーンネットワークを脅かす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T23:39:25Z) - Secure and Efficient Federated Learning Through Layering and Sharding
Blockchain [15.197940168865271]
本稿では,新しい2層ブロックチェーン駆動型フェデレート学習システムChainFLを提案する。
インターネットネットワークをサブチェーン層内の複数のシャードに分割し、情報交換の規模を効果的に削減する。
また、DAG(Direct Acyclic Graph)ベースのメインチェーンをメインチェーン層として採用し、並列および非同期のクロスシャード検証を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-27T12:19:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。