論文の概要: Public and private blockchain for decentralized digital building twins and building automation system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16534v1
- Date: Thu, 16 Apr 2026 20:06:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-22 14:04:47.719204
- Title: Public and private blockchain for decentralized digital building twins and building automation system
- Title（参考訳）: 分散型デジタルビルディングツインとビル自動化システムのためのパブリックおよびプライベートブロックチェーン
- Authors: Reachsak Ly, Alireza Shojaei,
- Abstract要約: 本研究では、ブロックチェーンベースの分散プロトコルを導入し、デジタルツインに対するIoTデータ転送のサイバーレジリエンスを高める。
このフレームワークには、パブリックとプライベートのブロックチェーン技術と、それぞれのシステムのプロトタイプを示す2つのケーススタディが含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402718
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The communication protocols and data transfer mechanisms employed by IoT devices in smart buildings and corresponding digital twin systems predominantly rely on centralized architectures. Such centralized systems are vulnerable to single points of failure, where a malfunction can disrupt operational processes. This study introduces a blockchain-based decentralized protocol to enhance the cyber resilience of IoT data transfer for digital twins and enable decentralized automation of building operations. The framework incorporates public and private blockchain technologies alongside two case studies showcasing prototypes of each system. These prototypes were validated within a real-world building environment using smart home appliances and two digital twin platforms, with their performance evaluated based on cost, scalability, data security, and privacy. The findings reveal that the Hyperledger Fabric-based system excels in terms of scalability, speed, and cost-effectiveness, while both frameworks offer advantages over traditional centralized protocols in system cyber resilience, data security, and privacy.
- Abstract（参考訳）: スマートな建物やそれに対応するデジタルツインシステムにおいて、IoTデバイスが採用する通信プロトコルとデータ転送メカニズムは、主に集中型アーキテクチャに依存している。
このような集中型システムは単一障害点に対して脆弱であり、故障によって運用プロセスが破壊される可能性がある。
本研究では、ブロックチェーンベースの分散プロトコルを導入し、IoTデータ転送におけるディジタルツインのサイバーレジリエンスを高め、ビルド操作の分散自動化を可能にする。
このフレームワークには、パブリックとプライベートのブロックチェーン技術と、それぞれのシステムのプロトタイプを示す2つのケーススタディが含まれている。
これらのプロトタイプは、スマート家電と2つのデジタルツインプラットフォームを使用して現実世界の建築環境内で検証され、その性能はコスト、スケーラビリティ、データセキュリティ、プライバシに基づいて評価された。
両方のフレームワークは、システムサイバーレジリエンス、データセキュリティ、プライバシにおいて、従来の集中型プロトコルよりもアドバンテージを提供する。
関連論文リスト
- Ratio1 -- AI meta-OS [35.18016233072556]
Ratio1は、異種エッジデバイスをまたいだAIモデルの開発、デプロイ、推論を統合する、分散MLOpsプロトコルである。
その重要なイノベーションは、アイドルコンピューティングリソースを信頼できないグローバルスーパーコンピュータに変換する、ブロックチェーンベースの統合フレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-05T07:41:54Z) - PromptChain: A Decentralized Web3 Architecture for Managing AI Prompts as Digital Assets [0.0]
PromptChainは、AIプロンプトを検証可能なオーナシップ、バージョン管理、収益化機能を備えた第一級デジタルアセットとして確立する分散Web3アーキテクチャである。
当社の設計では,(1)クロスモデル互換性のための包括的メタデータスキーマ,(2)インセンティブを調整するためのリスク重み付き検証機構,(3)コントリビュータの影響力に比例して報酬を与えるトークンエコノミーを含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-13T11:10:39Z) - Federated Learning-Enhanced Blockchain Framework for Privacy-Preserving Intrusion Detection in Industrial IoT [0.0]
産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)システムはスマートマニュファクチャリングに不可欠なものになっています。
従来の侵入検知システム(IDS)は、データプライバシやレイテンシ、単一障害点に対する懸念を高める集中型アーキテクチャに依存することが多い。
我々は、IIoT環境に適したプライバシー保護侵入検知のための新しいFederated Learning-Enhanced Framework(FL-BCID)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-21T11:11:44Z) - 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) - Trustworthy Decentralized Autonomous Machines: A New Paradigm in Automation Economy [45.55770948876387]
分散自律機械(DAM)は、デジタル資産と物理資産の両方を管理することができる。
DAMは信頼ベースの経済モデルから信頼のない経済モデルへの移行において重要な役割を担っていると我々は主張する。
AIによる意思決定、IoT対応の運用自律性、ブロックチェーンベースのガバナンスの統合により、DAMはオーナシップの分散化、リソース割り当ての最適化、経済的な機会へのアクセスの民主化が可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-22T07:59:46Z) - Performance Analysis of Decentralized Physical Infrastructure Networks and Centralized Clouds [42.37170902465878]
DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks)は、データの主権と機密性を高め、単一障害点に対するレジリエンスを高めることを目的としている。
この研究は、モノのインターネット(IoT)デバイスとブロックチェーンの組み合わせによる暗号経済設計を活用することで、DePINが従来の集中型アーキテクチャを破壊できる可能性に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-12T08:00:38Z) - 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) - APPFLChain: A Privacy Protection Distributed Artificial-Intelligence
Architecture Based on Federated Learning and Consortium Blockchain [6.054775780656853]
APPFLChainと呼ばれる新しいシステムアーキテクチャを提案する。
これはHyperledger Fabricベースのブロックチェーンとフェデレーション学習パラダイムの統合アーキテクチャである。
我々の新しいシステムは、機密性の高い個人情報をサーバに共有する必要がないため、高いセキュリティとプライバシを維持することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-26T05:30:07Z) - A Reliable Data-transmission Mechanism using Blockchain in Edge
Computing Scenarios [22.92724948442006]
ブロックチェーンの分散アーキテクチャを用いて,データを改ざんしないようにするブロックチェーンに基づくデータ伝送機構を提案する。
シミュレーションの結果,提案手法はモノのインターネットにおけるデータ伝送の信頼性をある程度確保できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-07T00:49:41Z)
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。