Richtung einer manipulationssicheren Vertrauensbewertung von Internet der Dinge-Knoten unter Nutzung des IOTA-Ledgers

Die Vertrauensbewertung ist zu einer großen Herausforderung im sich schnell entwickelnden Internet der Dinge (IoT) geworden, aufgrund der Schwachstellen und Sicherheitsrisiken, die mit vernetzten Geräten verbunden sind. Um diese Hindernisse zu überwinden, bietet diese Studie einen neuartigen Ansatz zur Bewertung des Vertrauens, der die IOTA Tangle-Technologie nutzt. Durch die Dezentralisierung des Vertrauensbewertungsprozesses reduziert unser Ansatz die Risiken, die mit zentralisierten Lösungen verbunden sind, einschließlich Verletzungen der Privatsphäre und einzelner Fehlerquellen. Um eine umfassende und zuverlässige Vertrauensbewertung zu bieten, kombiniert diese Studie direkte und indirekte Vertrauensmaße. Darüber hinaus integrieren wir IOTA-basierte Vertrauensmetriken, um das Vertrauen eines Knotens basierend auf seiner Aktivität bei der Erstellung und Validierung von IOTA-Transaktionen zu bewerten. Das vorgeschlagene Framework gewährleistet Datenintegrität und Geheimhaltung, indem es unveränderliche, sichere Speicherung für Vertrauenswerte auf IOTA implementiert. Dies stellt sicher, dass kein Knoten einen falschen Vertrauenswert für sich selbst überträgt. Die Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Schema im Vergleich zur aktuellen Literatur effizient ist und eine bis zu 3,5% höhere Genauigkeit bei der Erkennung bösartiger Knoten, eine Verbesserung der Durchsatzrate um bis zu 93%, eine Reduktion des Energieverbrauchs um 40% und eine bis zu 24% geringere End-to-End-Verzögerung über verschiedene Netzwerkgrößen und widrige Bedingungen erreicht. Unsere Beiträge verbessern die Skalierbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit von Vertrauensbewertungsprozessen in Internet der Dinge-Netzwerken und bieten eine starke Lösung für die vorherrschenden Probleme in den aktuellen zentralisierten Vertrauensmodellen.