Mobile devices with embedded sensors for data collection and environmental sensing create a basis for a cost-effective approach for data trading. For example, these data can be related to pollution and gas emissions, which can be used to check the compliance with national and international regulations. The current approach for IoT data trading relies on a centralized third-party entity to negotiate between data consumers and data providers, which is inefficient and insecure on a large scale. In comparison, a decentralized approach based on distributed ledger technologies (DLT) enables data trading while ensuring trust, security, and privacy. However, due to the lack of understanding on the communication efficiency between sellers and buyers, there is still a significant gap in benchmarking the data trading protocols in IoT environments. Motivated by this knowledge gap, we introduce a model for DLT-based IoT data trading over the Narrowband Internet of Things (NB-IoT) system, intended to support massive environmental sensing. We characterize the communication efficiency of three basic DLT-based IoT data trading protocols via NB- IoT connectivity in terms of latency and energy consumption. The model and analyses of these protocols provide a benchmark for IoT data trading applications.


翻译:例如,这些数据可能与污染和气体排放有关,可以用来检查遵守国家和国际规章的情况。目前IoT数据贸易的办法依靠一个集中的第三方实体来在数据消费者和数据提供者之间进行谈判,这种方式在大规模上效率低下和不安全。相比之下,基于分布式分类账技术(DLT)的分散化办法既能促进数据贸易,又能确保信任、安全和隐私。然而,由于卖方和买方之间对通信效率缺乏了解,在为IoT环境中的数据交易协议制定基准方面仍然存在着重大差距。受这一知识差距的驱动,我们采用了基于DLT的IoT在Nrowband Internet(NB-IoT)系统上进行数据交易的模式,目的是支持大规模环境遥感。我们通过NB-IoT在LT和能源消费方面的连通性,对基于DLT的三项基本IoT数据交易协议的通信效率进行了描述。这些协议的模型和分析为IoT数据贸易应用提供了基准。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【快讯】KDD2020论文出炉,216篇上榜, 你的paper中了吗?
专知会员服务
50+阅读 · 2020年5月16日
【边缘智能综述论文】A Survey on Edge Intelligence
专知会员服务
119+阅读 · 2020年3月30日
资源|Blockchain区块链中文资源阅读列表
专知会员服务
43+阅读 · 2019年11月20日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年9月3日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2020年11月27日
Arxiv
0+阅读 · 2020年11月27日
VIP会员
相关VIP内容
【快讯】KDD2020论文出炉,216篇上榜, 你的paper中了吗?
专知会员服务
50+阅读 · 2020年5月16日
【边缘智能综述论文】A Survey on Edge Intelligence
专知会员服务
119+阅读 · 2020年3月30日
资源|Blockchain区块链中文资源阅读列表
专知会员服务
43+阅读 · 2019年11月20日
相关资讯
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年9月3日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员