从智能家居到互联工业系统，物联网网络正变得越来越普遍。 然而，这种快速扩张带来了许多挑战，特别是在管理计算负载和确保强大的安全性方面。
本指南讨论了一个旨在解决这些挑战的拟议模型 它探讨了该模型的运作方式、针对安全威胁的创新解决方案以及在不损害网络完整性的情况下保持高性能的策略。
什么是物联网以及它面临哪些挑战？
物联网 (IoT) 网络代表一个动态系统，其中设备交换通过集成传感器收集的数据。 这不仅简化了消费者的生活方式，还帮助制造商制定业务战略。 在从用户设备到制造商的数据传输过程中，出现了一些挑战。 鉴于其作为实时计算系统的性质，这些设备必须快速处理数据。
然而，物联网网络中设备的计算速度各不相同，因此整个网络需要统一的计算速度。 物联网网络的一个关键方面是管理大量的个人消费者数据，这需要强大的安全措施来防止任何数据泄露。
尽管物联网网络具有创新性和变革性，但它在计算负载和安全性方面面临着重大障碍。 这些挑战阻碍了其广泛采用。 网络对复杂细节的处理不仅给用户隐私带来风险，而且还引发了对不同计算强度设备的处理效率的质疑。 更有效地管理计算任务的一种潜在方法是根据计算能力将物联网网络分层。
尽管如此，随着网络随着设备的添加或删除而发生变化，这种策略很难保持平衡。 “计算负载”的概念是指正在进行的任务与网络中每个设备的最大计算能力的比率。 由于这些设备的计算能力较低，这种负载往往会在较低水平上增加。 为了更均匀地分配此负载，有必要在每个级别引入“辅助节点”。 这些节点承担额外的计算任务，以防止主设备过载。
区块链适合在哪里？
区块链技术与适当的加密算法相结合，解决了该物联网模型中的安全问题。 它在分布式账本系统和分散的身份验证过程上运行。 每当从网络中的任何节点发出访问信息的请求时，都会通过分布式共识进行验证。 此过程需要设备进行大量计算来验证每个请求。
区块链的优势在于其以网络为中心的方法。 与随着网络节点数量的增加而变得更加脆弱的中心化安全系统不同，区块链安全性是通过添加更多节点来增强的。 这种增强是由于分布式共识的参与增加，使得网络更加健壮和安全。 区块链的这种分布式特性不仅增强了安全性，还有助于在网络上更公平地分配计算负载。
人们提出了使用区块链来管理物联网中计算负载的不同模型。 然而，Procedia Computer Science 最近的一项研究提出了一种基于区块链的多层物联网网络的新机制。
在此模型中，物联网网络中的设备根据其计算能力被分为不同的层。 本质上，网络分为两大类：Level-0层和Level-N层。
0级层
该结构的最基础是 Level-0 层。 该层中的设备具有最少的计算能力。 由于这个限制，直接在这个级别实现强大的安全机制是不可行的。 为了维护安全性，这些设备被限制相互直接通信，因为它们缺乏适当的验证机制。
如果Level-0层的设备需要与同一层的另一个设备交互，它必须间接进行。 该过程涉及通过位于其上方层的节点发送请求。 由于每个 N 层都采用了网状拓扑，这种安排才成为可能。 Level-0 层设备的主要功能是通过传感器收集数据，并立即将这些数据转发到下一个更高层的连接节点。 然后，该节点进行处理或将数据中继到另一个请求节点。
N级层
Level-N 层包含 Level-0 层之上的所有层。 在这些层中，节点根据相似的计算能力进行分组。 N 级层中的每个节点都配备有缓冲存储器，用于保存稍后处理的任务。 节点分为两种类型：主节点和辅助节点。 主节点主要负责处理任务，辅助节点支持主节点。 给定层内的所有节点都是互连的，并且Level-N层中的每个节点都连接到上面层中的多个主节点，形成一对多关系。 具体来说，每个节点都链接到其直接上层的三个主节点。
Level-N层节点关键属性
NodeID 集：每个节点都有一个唯一的 ID，用于在广阔的物联网网络中进行识别dent 此 ID 有助于跟踪trac连接的设备，包括同一层中的设备和相邻层中的设备。
NodeInfo 集：该集提供节点功能的摘要，包括：
- NodeID：节点的唯一dent
- LayerID：节点的层级别。
- NodeType：指示节点是主节点还是辅助节点。
- NodeState：显示辅助节点当前是否可用或正在协助主节点。
- MaxComputeLoad：节点向辅助节点寻求帮助的计算负载阈值。
- MinComputeLoad：节点无需外部帮助dent
SecondNodeSet：这是一个特定于辅助节点的列表，详细说明了它们当前正在协助的 NodeID。 当辅助节点不协助任何主节点时，它设置为“null”，并且对于主节点始终为“null”。
尽管 N 层内具有互连性，但节点之间的直接信息交换受到限制。 这种预防措施确保即使一个节点受到损害，它也无法直接从同一层的另一个节点请求信息。 这对于最低的 N 级层尤其重要，因为它从 0 级层接收敏感的、未加密的信息。
当节点将请求转发到更高层时，请求的合法性是通过分布式共识确定的，符合区块链协议。 将请求传播到其对等层的节点称为“调用节点”。 该节点不参与验证，但协调过程，接受其他节点的集体决策。 调用节点仅在决策出现平局时才干预验证过程。
安全分析：强化物联网网络
对抗密码分析攻击
该模型通过随机选择节点的方式在安全叙述中引入了巧妙的转折。 这种随机性改变了游戏规则，使攻击者很难发现和利用漏洞。 特别是在网络的较低层，加密可能不那么tron，此策略增加了额外的保护层。 在上层，尽管节点池较小，可预测性更高，但多层加密对密码分析造成了巨大的障碍。
防御网络攻击
将物联网网络想象成一座繁华的城市。 正如城市需要强大的威胁防御能力一样，我们的物联网网络也需要强大的防御能力。 该模型采用区块链机制，它就像一个时刻警惕的哨兵，检测并阻止拒绝服务和缓冲区溢出攻击等危险。 如果一个节点反复表现可疑，它要么被暂时超时，要么在更严重的情况下永久显示退出。 此外，该系统的设计目的是在网络监管者闻到可疑气味时向其发出警报，从而防止潜在的违规行为。
维护隐私
在这个数字时代，隐私至关重要。 该模型确保每个节点的每条数据、每笔交易和每条日志都被包裹在一层区块链加密中。 这就像为您的数据配备一名私人保镖，确保信息在网络中的传输安全且私密。
绩效分析：精简以提高效率
该模型不仅仅停留在安全性； 它还需要仔细审视性能。 这就像调整一辆高性能汽车以确保其平稳运行而不会出现任何问题。
辅助节点的作用：将这些节点视为物联网网络的无名英雄。 他们承担额外的工作，确保没有任何一个节点被压垮。 这不仅可以保持网络高效运转，还可以保持物联网设置的结构完整性。 然而，这种效率是有代价的——需要额外的基础设施。
动态节点转移的连锁反应：Ripple是一个有趣的概念——从上层借用节点来处理额外的负载。 但这并非没有挑战。 想象一下多米诺骨牌效应，其中一层的借用导致另一层需要额外的帮助，依此类推。 这种级联影响可能会动摇整个网络的稳定性。
结论
拟议的物联网模型的历程揭示了这样一种情况：安全和性能不仅是目标，而且是重要的支柱。 该模型证明了驾驭复杂的物联网网络世界所需的独创性。 通过实施随机节点选择和分层的节点功能方法，它可以针对各种安全威胁提供强大的防御，同时保持网络的效率。 辅助节点的引入和动态节点转移的潜力凸显了对适应性和资源优化的承诺。
展望物联网的未来，该模型可以作为平衡安全性和性能双重需求的蓝图。 它强调了在这个不断发展且日益融入我们数字生态系统的领域中持续创新的重要性。 从该模型中获得的见解不仅增强了我们对当前物联网网络的理解，还为这个令人兴奋且充满活力的领域的未来发展铺平了道路。
