We leverage blockchain technology for drone node authentication in internet of drone things (IoDT). During the authentication procedure, the credentials of drone nodes are examined to remove malicious nodes from the system. In IoDT, drones are responsible for gathering data and transmitting it to cluster heads (CHs) for further processing. The CH collects and organizes data. Due to computational load, their energy levels rapidly deplete. To overcome this problem, we present a low-energy adaptive clustering hierarchy (R2D) protocol based on distance, degree, and residual energy. R2D is used to replace CHs with normal nodes based on the biggest residual energy, the degree, and the shortest distance from BS. The cost of keeping a big volume of data on the blockchain is high. We employ the Interplanetary File System (IPFS), to address this issue. Moreover, IPFS protects user data using the industry-standard encryption technique AES-128. This standard compares well to other current encryption methods. Using a consensus mechanism based on proof of work requires a high amount of computing resources for transaction verification. The suggested approach leverages a consensus mechanism known as proof of authority (PoA) to address this problem . The results of the simulations indicate that the suggested system model functions effectively and efficiently. A formal security analysis is conducted to assess the smart contract's resistance to attacks.


翻译:在认证程序中,对无人机节点的证书进行检查,以从系统中清除恶意节点。在无人机节点中,无人机节点负责收集数据并将其传送给集群负责人(CHs)以便进一步处理。中国收集和组织数据。由于计算负荷,它们的能量水平迅速消耗。为了解决这一问题,我们提出了一个基于距离、程度和剩余能量的低能量适应性聚类(R2D)协议。在认证程序中,使用无人机节点的证书来取代正常节点,以最大的剩余能源、程度和距离BS最短的距离为基础。在环形链上保持大量数据的成本很高。我们使用行星际档案系统(IPFS)来解决这一问题。此外,森林小组利用工业标准加密技术AES-128来保护用户数据。这一标准与其他目前的加密方法相比,使用基于工作证明的共识机制需要高额的计算机资源来进行交易核查。建议采用的方法利用一个共识机制来在块链链上保持大量的数据量。我们使用行星际档案系统(IPFS)来解决这一问题。我们采用了一个有效的智能分析模型来评估这一系统。

0
下载
关闭预览

相关内容

Mac 平台下的最佳 GTD 软件之一.有 iOS 版本. culturedcode.com/things
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员