Blockchain-gestütztes intelligentes IoT-Protokoll für hochperformante und gesicherte Transaktionen großer Finanzdaten

In der heutigen Ära bietet das Kommunikationsnetzwerk, unterstützt von vielen drahtlosen Technologien, Vorteile für den Remote-Zugriff. Ein solches Kommunikationsmodell steigert die Flexibilität der Datenspeicherung und verwaltet die Netzwerkressourcen effizient durch die Integration des Internet der Dinge (IoT). Obwohl das industrielle Internet der Dinge (IIoT) die Entwicklung zahlreicher maschinenlernender Lösungen ermöglicht hat, um Echtzeitanwendungen bereitzustellen, sind die meisten Lösungen nicht darauf vorbereitet, mit heterogenen Diensten und der riesigen Menge an Gerätedaten in der digitalen Welt umzugehen. Darüber hinaus werfen Finanztransaktionen über das Internet mehrere Sicherheitsfragen auf. Solche Einschränkungen gefährden die sensiblen Daten von Finanzinstituten und mindern das Vertrauen der Netzwerkbenutzer in das System. Daher präsentiert dieser Artikel ein sicheres Blockchain-Modell für hochperformantes Computing in einer Big-Data-Umgebung, das darauf abzielt, die Geschäftstätigkeiten für finanzielle Interaktionen mit intelligenten Diensten einer softwaredefinierten Netzwerkarchitektur (SDN) zu schützen. Erstens erstellt der SDN-Controller zur Wahrung der Sicherheitsanmeldedaten eine Assoziation zwischen den IoT-Geräten und führt lokale sowie globale Aufzeichnungen. Zweitens wird der Ansatz des maschinellen Lernens unter Verwendung zuverlässiger und fehlertoleranter Methoden erforscht, um die Netzwerkskalierbarkeit zu unterstützen und die aktualisierten Routing-Informationen für die Übertragung von Finanzdaten zu extrahieren. Das vorgeschlagene Protokoll bietet auch Datenintegrität mit einem hohen Maß an Netzwerkverfügbarkeit und bewältigt die finanzielle Sicherheit großer Daten durch die Untersuchung kryptografischer Ansätze. Unser vorgeschlagenes Protokoll wird mithilfe von Simulationen getestet, und verschiedene Experimente werden durchgeführt, um seine Wirksamkeit hinsichtlich Netzwerkdurchsatz, Rechenaufwand, Datenverzögerung, Antwortzeit und Paketverlust im Vergleich zu einem auf dem tunicate swarm-algorithmus basierenden optimierten Routingmechanismus (TORM) und RouteChain zu zeigen.