論文の概要: Decentralized Proof-of-Location for Content Provenance: Towards Capture-Time Authenticity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27883v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 21:43:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.156241
• Title: Decentralized Proof-of-Location for Content Provenance: Towards Capture-Time Authenticity
• Title（参考訳）: コンテンツプロヴァンスのための分散的位置証明:キャプチャ時間認証を目指して
• Authors: Eduardo Brito, Fernando Castillo, Amnir Hadachi, Ulrich Norbisrath, Jonathan Heiss,
• Abstract要約: 本稿では,イベントの発生場所と発生時刻を確立するためのベースラインとして,PoL(Proof-of-Location)を構築した。 これは、複数の独立したオブザーバーが物理的事象をまとめて検証する目撃ゾーンアーキテクチャで拡張する。 結果として得られたアプローチは、サイバー物理的な設定で下流システムをサポートする監査可能な証拠成果物を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.84282329289211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Reliable use of real-world data requires confidence that recorded evidence reflects what actually occurred at the moment of capture. In adversarial or incentive-misaligned cyber-physical settings, device-centric provenance and post-capture verification are insufficient to provide that guarantee. This paper builds on Proof-of-Location (PoL) as a baseline for establishing where and when events take place, and extends it with a witnessing-zone architecture in which multiple independent observers collectively validate physical events. The resulting approach produces auditable evidence artifacts that can support downstream systems in cyber-physical settings, without relying on centralized trust. Through representative scenarios and simulation-based evaluation, this paper shows how such architectures improve sensor data trustworthiness and resilience to fabricated or staged events.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータの信頼性の高い利用には、記録された証拠が、捕獲の瞬間に実際に起こったことを反映する自信が必要である。 敵対的、あるいはインセンティブに反するサイバー物理設定では、デバイス中心の証明とキャプチャ後検証が不十分であり、その保証を提供する。 本稿では,PoL(Proof-of-Location)をイベントの発生場所と発生時刻を確定するベースラインとして構築し,複数の独立オブザーバが物理的事象を総合的に検証する観察ゾーンアーキテクチャで拡張する。 結果として得られたアプローチは、中央集権的な信頼に頼ることなく、サイバー物理設定で下流システムをサポートする監査可能な証拠成果物を生成する。 代表的なシナリオとシミュレーションに基づく評価を通じて、そのようなアーキテクチャが、製造またはステージ化されたイベントに対して、センサデータの信頼性とレジリエンスをどのように改善するかを示す。

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