车辆互联网(IOV)已成为桥接车辆,人员和基础设施的必不可少的技术,并有望使我们的城市更加聪明,更具联系。它使车辆能够将车辆数据(例如GPS,传感器和制动器)与附近的不同实体交换。但是,在空中共享这些车辆数据引起了人们对身份隐私泄漏的担忧。此外,现有的IOV系统中采用的集中式体系结构在单一失败和恶意攻击方面脆弱。随着区块链技术的启发,由于其防篡改,可追溯性和权力下放化的特征,有机会解决这些问题。在本文中,我们提出了一个基于区块链的保护隐私的车辆数据共享框架。特别是,我们使用零知识证明(ZKP)技术设计了一种匿名和可审计的数据共享方案,以保护车辆的身份隐私,同时保留对信任机构(TAS)的车辆数据可审核性。响应汽车的高机动性,我们设计了一种有效的多层次协议,以降低区块链通信成本而不损害区块链安全性。我们实施了框架的原型,并在其上进行了广泛的实验和模拟。评估和分析结果表明,我们的框架不仅可以
本文档的目的是为消费者和M2M解决方案以及远程SIM供应(RSP)体系结构提供嵌入式ICC/ ESIM的全面,特定的安全要求。EUICC是传统物理SIM卡的演变,可提供更大的灵活性,在移动电信方面的便利性。 EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件,能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。 ESIM(嵌入式SIM)由安装在EUICC芯片上的软件,该软件永久连接到具有MFF2的设备上。 这是一种硅芯片,它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。 RSP是移动电信行业中用于远程提供,管理和更新ESIMS(嵌入式SIMS)的技术和过程。 它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0,SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档,允许消费者远程激活嵌入在便携式设备,智能手机,智能手表等,ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块(SIM)。 与E(U)ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。 GSMA,ETSI,3GPP,全球平台,SIM联盟(可信连接联盟),ISO/IEC在其中很少。 这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。EUICC是传统物理SIM卡的演变,可提供更大的灵活性,在移动电信方面的便利性。EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件,能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。ESIM(嵌入式SIM)由安装在EUICC芯片上的软件,该软件永久连接到具有MFF2的设备上。这是一种硅芯片,它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。RSP是移动电信行业中用于远程提供,管理和更新ESIMS(嵌入式SIMS)的技术和过程。它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0,SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档,允许消费者远程激活嵌入在便携式设备,智能手机,智能手表等,ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块(SIM)。与E(U)ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。GSMA,ETSI,3GPP,全球平台,SIM联盟(可信连接联盟),ISO/IEC在其中很少。这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。本文档的简要说明开始了嵌入式UICC体系结构,其功能和远程SIM卡配置体系结构,然后继续解决EUICC的硬件,OS和元素的常见和特定安全要求。
摘要:通过优化可用资源管理来满足世界快速增长的能源需求正在成为全球最重要的研究趋势之一。谈到能源,去中心化、安全性、可追溯性和透明度非常重要。因此,在过去几年中,大量研究工作将区块链技术视为实现安全、透明和防篡改能源管理解决方案的最佳新型商业平台。在本文中,我们使用 PRISMA 框架对 2008 年至 2021 年期间发表的与能源领域使用区块链技术相关的不同现有研究进行了系统的文献综述 (SLR)。经过大量的人工分析和筛选,我们总共确定了 769 项主要研究,并使用各种标准对其进行了彻底评估,以解决六个主要研究问题,这些问题涵盖了能源领域的区块链类型、应用和平台、实施区块链平台的能源类型、与区块链解决方案相结合的新兴技术以及能源区块链中使用的共识类型。根据收集到的调查数据,我们建立了一个数据库,对现有的研究工作进行分类,确定研究趋势,并突出知识差距和进一步研究的潜在领域。
摘要虽然集中式服务器构成单一失败的风险,但通过在多个实体之间实施共识机制,诸如区块链之类的结构化方法提供了令人信服的解决方案。将分布式计算与加密技术合并,分散技术引入了一种新颖的计算范式。区块链通过跨网络节点的共识来验证和记录交易,确保安全,透明和防篡改数据管理。联合学习(FL)作为一个分布式机器学习框架,使参与者能够通过避免直接的原始数据交换来协作训练模型,同时可以保护数据隐私。尽管对分散方法的兴趣日益增加,但它们在FL中的应用仍未得到充实。本文对基于区块链的FL(BCFL)进行了彻底的调查,从而聚焦了区块链的安全功能与FL隐私保护模型培训功能之间的协同作用。首先,我们从三个方面介绍了BCFL的分类法,包括分散的,单独的网络和基于声誉的体系结构。然后,我们总结了BCFL系统的一般体系结构,提供了对区块链信息的FL体系结构的全面观点。之后,我们分析了BCFL在医疗保健,物联网和其他对隐私敏感区域的应用。最后,我们确定了BCFL的未来研究方向。
摘要。物联网(IoT)几乎将互联网和智能设备集成到家庭自动化,电子保健系统,车辆网络,工业控制和军事应用等域。在这些扇区中,从多个来源收集的感官数据,并通过多个节点进行管理,用于决策过程。确保数据完整性并跟踪数据出处是在如此高度动态的环境下的核心要求,因为数据出处是确保数据可信度的重要工具。由于物联网网络工作中的计算和能源有限,处理此类要求是具有挑战性的。这需要解决一些挑战,例如处理开销,安全出处,带宽消耗和存储效率。在本文中,我们提出了锆石,这是一种新型的零水印方法,以在物联网网络中建立端到端数据可信度。在锆石中,出处信息存储在通过水印的防篡改集中式网络数据库中,在传输前在源节点生成的水印。我们提供了广泛的安全性分析,显示了我们计划针对被动和主动攻击的弹性。我们还将我们的计划与基于绩效指标(例如计算时间,能源利用率和成本分析)的现有作品进行了比较。结果表明,与先前的艺术相比,锆石对几种攻击,轻量级,储存效果和能量利用和带宽消耗效果更好。
摘要: - 在现代农业供应链中,确保产品的质量和真实性对于维持消费者信任和最大化价值至关重要。本文提出了一种新颖的方法,该方法将区块链技术和机器学习集成为农业供应链中的质量评估。区块链技术提供了一个分散且不可变的分类帐系统,可在整个供应链中透明和防篡改交易和产品信息。通过利用区块链,利益相关者可以跟踪农产品从农场到餐桌的旅程,包括有关耕种,收获,运输和存储条件的信息。使用机器学习算法来分析存储在区块链上的大量数据并确定与产品质量相关的模式。这些算法可以从历史数据中学习,以预测潜在的质量问题,例如污染,变质或掺假,并向利益相关者提供早期警告。提出的系统通过实时监控和验证产品质量来提高透明度,可追溯性和对农业供应链的信任。通过及时确定和解决质量问题,利益相关者可以最大程度地减少损失,提高效率,并最终向消费者提供更安全,更高质量的产品。总体而言,区块链技术和机器学习的整合提供了一种有希望的解决方案,以增强农业供应链中的质量评估,从而在整个过程中促进了更大的问责制和可持续性。
665-2 材料。665-2.1 标准行人按钮探测器:按钮必须高于外壳或与外壳齐平,最小尺寸至少为 2 英寸。按钮激活所需的力不得超过 5 磅。探测器必须防风雨且防篡改。665-2.1.1 外壳:外壳必须为两件式装置,包括底座外壳和可拆卸盖子。外壳必须为铸铝,符合 ASTM B26 中对合金 S5A 和 CS72A 规定的物理特性和化学成分。外壳或适配器(鞍座)必须符合杆的形状并提供齐平、牢固的配合。鞍座必须采用与外壳相同的材料和结构。用于木杆安装的按钮必须在外壳顶部或底部提供用于 1/2 英寸导管的螺纹孔。外壳背面应提供带有绝缘衬套的 3/4 英寸孔。未使用的开口应使用防风雨封盖封闭,并涂漆以匹配外壳。外壳必须采用粉末涂层,并按照军用标准 MIL-PRF-24712A 进行涂漆。外壳必须永久标记制造商名称或商标、零件编号、制造日期和序列号。665-2.1.2 按钮:按钮必须包括一个常开、机械酚醛树脂封闭、正作用、弹簧加载、单刀单掷触点的快动开关或压电驱动固态开关
物理不可克隆函数 (PUF) 是一种加密原语,可作为低成本、防篡改的唯一签名和密钥生成以及设备识别机制。环形振荡器 (RO) PUF 是研究最多的 PUF 架构之一,这主要是因为它的简单性。在现代电路中广泛采用 PUF 时,可靠性起着重要作用。由于当今 PUF 的可靠性问题,其实施成本使其不适合工业应用,如 [1] 所示。这项工作的目标是定义一种基于测量的振荡频率差异来评估 RO-PUF 响应可靠性的方法。除了对挑战的响应之外,该方法还将在运行时提供响应是否可靠的信息。Maes 在 [2] 中是最早展示 PUF 可靠性和其熵之间的权衡的人之一。Schaub 等人在 [3] 中提供了一种用于延迟 PUF 的通用概率方法,其中可靠性和熵之间的权衡基于信噪比 (SNR) 建模,并通过实际测量进行验证。Martin 等人的另一项工作 [4] 提供了一种基于 FPGA 提取数据的 PO-PUF 可靠性评估指标。这里,可靠性和熵之间的权衡是根据实验数据估算的。还需要提到的是,可靠性受老化的影响很大 [5],但其影响很难研究。相比之下,我们提出了一种可以改进最先进技术的方法,因为它提供了一种基于不同环境条件下的离线研究来动态估计可靠响应的方法。
I.简介物联网(IoT)涵盖了包括智能城市,运输,医疗保健和能源管理在内的各种应用程序,可显着增强用户体验和服务[6] [10]。预测表明,物联网市场将见证指数增长,到2024年,投资达到43万亿美元,超过300亿链接的连接设备,产生了大量的数据,需要有效的管理和共享[10]。物联网设备之间的有效数据共享增强了上下文理解,实现了协调的行动和智能决策[3] [5]。但是,诸如缺乏信任,数据篡改,未经授权的访问和隐私涉及的挑战阻碍了有效的数据共享,从而导致数据孤岛妨碍IOT开发[7] [8]。将区块链技术集成到物联网数据共享框架中提供了防篡改和透明的结构,可确保数据完整性和真实性,同时促进IoT生态系统参与者的信任[2] [6]。已经提出了基于区块链的方法来解决工业物联网系统中的数据安全和隐私问题,从而提高了物联网网络的可靠性[4] [18]。本项目提出了一个基于边缘的区块链安全数据共享方案(EB-SDSS),该方案结合了边缘计算和区块链技术,以解决潜伏期,隐私和性能挑战,从而在IOT环境中实现安全有效的数据共享[1] [14] [15]。
出生于 1967 年,现任 Engineering Ingegneria Informatica(http://www.eng.it)数字能源研发项目经理。他在 1992 年获得管理工程学位,并于 1995 年在巴勒莫大学获得生产工程软人工智能博士学位。自 2001 年 5 月以来,他一直在 Engineering SpA 的研发实验室工作,并担任许多 FP5、FP6、FP7 智能能源电网项目的协调员,例如 GAMES、GEYSER、INGRID 和 H2020 项目,例如 CATALYST、NRG-5、DEFENDER 和 eDREAM、H2020 BD4NRG、HE DEDALUS。目前,他是 HE 2020 ENERSHARE(欧洲通用能源数据空间框架,实现跨能源服务的数据共享)的协调员。主要研究领域涉及软人工智能(模糊系统、遗传算法、神经网络)、先进的分布式计算技术(例如 DLT/区块链/智能合约、边缘计算)和人工智能(联邦学习),旨在支持安全防篡改数据共享和优化不同层面的能源管理(智能家居、智能建筑、智能区域、智能电网)。自 2007 年以来,他一直担任欧盟委员会智慧城市和可持续发展部门的科学专家。他是欧洲智能电网平台 (ETIP SNET) 数字能源 WG4 的成员。此外,他还是 EC BRIDGE 集群数据管理工作组的成员,该集群负责所有欧洲智能电网研发项目。Laure De Cock,IMEC