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锆石：基于零水印的数据的方法...
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。
低碳和接近零水泥的定义
多年来，在水泥行业多年来，“净” GWP术语已被用来指出不包括生物排放的总排放量（GWP总数）减去由用作燃料的非生物量废物引起的排放。（与“总体”相反，这是不包括生物排放（GWP总数）的总排放）。如上所述，在EPD标准ISO 21930：2017和EN 15804中，EPD GWP值应基于“净”排放，只要共同处理就是浪费。EPD的验证者有责任检查用作燃料的非生物质量废物的废物状态。为例，德国是第一个采用IEA数值定义接近零和低碳水泥的国家（图3），使用EN 15804会计规则和水泥EPD中的相应GWP值进行比较。如果在某个国家/地区的EPD报告中既有的实践都不是上述“净”方法，例如在德国使用（即不用避免从废物中避免的CO 2排放（“毛”（“毛”）来归功于水泥，或者另一方面将避免的甲烷归功于水泥），然后可以使用第7节中描述的归一化过程来修改国家乐队的数值，以反映国家实践。应注意，根据CO 2 Energy and Co 2协议9的水泥行业对范围1排放的工业或生产报告包括“总报告”报告以及“净”报告。