Sensitive Iot(민감한 사물)란 무엇입니까?
Sensitive Iot 민감한 사물 - Reliability is among the key performance requirements for many loss-sensitive IoT and WSN applications, while Energy Consumption (EC) remains a primary concern in WSN design. [1]안정성은 손실에 민감한 많은 IoT 및 WSN 애플리케이션의 핵심 성능 요구 사항 중 하나이며, 에너지 소비(EC)는 WSN 설계의 주요 관심사로 남아 있습니다. [1]
Latency Sensitive Iot
In this article, we adapt the cloud native approach and related operating techniques for latency sensitive IoT applications operated on public serverless platforms. [1] In 30 this work, we provide a framework for the IoT system structure that employs an edge computing 31 layer of Fog nodes controlled and managed by SDN network with the blockchain technology to 32 achieve a high level of security for latency sensitive IoT applications. [2]이 기사에서는 공용 서버리스 플랫폼에서 작동하는 대기 시간에 민감한 IoT 애플리케이션에 대해 클라우드 네이티브 접근 방식 및 관련 운영 기술을 적용합니다. [1] 이 작업에서 우리는 지연에 민감한 IoT 애플리케이션을 위한 높은 수준의 보안을 달성하기 위해 블록체인 기술로 SDN 네트워크에 의해 제어 및 관리되는 포그 노드의 에지 컴퓨팅 계층을 사용하는 IoT 시스템 구조를 위한 프레임워크를 제공합니다. [2]
sensitive iot application 민감한 IoT 애플리케이션
Overall, multi-access edge computing can intensify the performance of delay-sensitive IoT applications compared to the core cloud based VNF deployments. [1] In this process the bandwidth utilization is more as vast amount of data is uploaded to cloud server and simultaneously it increases latency as well due to the more distance between source of data and cloud server that is unbearable for time-sensitive IoT applications because these applications have to take quick decision to complete the task. [2] Fog/Edge computing model allows harnessing of resources in the proximity of the Internet of Things (IoT) devices to support various types of latency-sensitive IoT applications. [3] Hence, this article proposes a lightweight and energy-efficient container-as-a-service (CaaS) approach based on the software-define edge computing to provision the workloads generated from the latency-sensitive IoT applications. [4] Optimizing fault tolerance techniques to meet latency requirements while minimizing resource usage becomes a critical dimension of resource allocation and scheduling when dealing with latency-sensitive IoT applications in edge computing. [5] In this article, we adapt the cloud native approach and related operating techniques for latency sensitive IoT applications operated on public serverless platforms. [6] This work leverages opportunistic data collection based on the mobile crowd sourcing (MCS) paradigm for time-sensitive IoT applications. [7] In light of the diversified use cases and service requirements, the information freshness [or Age of Information (AoI)] of IoT data is key for latency-sensitive IoT applications (e. [8] Demanding latency-sensitive IoT applications have stringent requirements like low latency, better privacy and security. [9] Subsequently, there are a large number of latency-sensitive IoT applications (e. [10] This scenario has a serious impact on delay-sensitive IoT applications. [11] The proposed strategy was also shown to adaptively conform to a variety of compute-intensive and time-sensitive IoT applications for end users. [12] With the rapid development and convergence of the mobile Internet and the Internet of Things (IoT), computing-intensive and delay-sensitive IoT applications (APPs) are proliferating with an unprecedented speed in recent years. [13] Offloading data classification and anomaly event detection tasks to sink nodes in sensor networks can reduce the computing complexity, lower remote communication loads, and improve the response time for the delay-sensitive IoT applications. [14] In time-critical and data sensitive IoT applications such as healthcare, lossless data compression is preferable as compressed data can be recovered without losing any information. [15] Fog computing is a promising network paradigm in the IoT area as it has a great potential to reduce processing time for time-sensitive IoT applications. [16] It is known as the extension of Cloud computing and it offers inordinate opportunities for real-time and latency-sensitive IoT applications. [17] In this paper, we present a framework for IoT that employs an edge computing layer of Fog nodes controlled and managed by an SDN network to achieve high reliability and availability for latency-sensitive IoT applications. [18] In 30 this work, we provide a framework for the IoT system structure that employs an edge computing 31 layer of Fog nodes controlled and managed by SDN network with the blockchain technology to 32 achieve a high level of security for latency sensitive IoT applications. [19] This paper investigates a workload allocation scheme in an IoT–fog–cloud cooperation system for reducing task service delay, aiming at satisfying as many as possible delay-sensitive IoT applications’ quality of service (QoS) requirements. [20] Recently, edge computing has emerged as an effective solution to decrease latency for delay sensitive IoT applications. [21] To this end, we propose a novel decentralized resource management technique and accompanying technical framework for the deployment of latency-sensitive IoT applications on edge devices. [22] But, the processing of these generated data entirely on the cloud cannot be considered as an efficient solution for time-sensitive IoT applications. [23]전반적으로 다중 액세스 에지 컴퓨팅은 코어 클라우드 기반 VNF 배포에 비해 지연에 민감한 IoT 애플리케이션의 성능을 강화할 수 있습니다. [1] 이 과정에서 클라우드 서버에 방대한 양의 데이터가 업로드될수록 대역폭 활용도가 높아지는 동시에 데이터 소스와 클라우드 서버 사이의 거리가 멀어져 시간에 민감한 IoT 애플리케이션이 감당할 수 없는 거리로 인해 레이턴시도 증가한다. 작업을 완료하기 위해 빠른 결정을 내립니다. [2] Fog/Edge 컴퓨팅 모델을 사용하면 사물 인터넷(IoT) 장치에 근접한 리소스를 활용하여 지연 시간에 민감한 다양한 IoT 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. [3] 따라서 이 기사에서는 지연 시간에 민감한 IoT 애플리케이션에서 생성된 워크로드를 프로비저닝하기 위해 소프트웨어 정의 에지 컴퓨팅을 기반으로 하는 가볍고 에너지 효율적인 CaaS(Container-as-a-Service) 접근 방식을 제안합니다. [4] 에지 컴퓨팅에서 지연 시간에 민감한 IoT 애플리케이션을 처리할 때 리소스 사용을 최소화하면서 지연 시간 요구 사항을 충족하도록 내결함성 기술을 최적화하는 것은 리소스 할당 및 스케줄링의 중요한 차원이 됩니다. [5] 이 기사에서는 공용 서버리스 플랫폼에서 작동하는 대기 시간에 민감한 IoT 애플리케이션에 대해 클라우드 네이티브 접근 방식 및 관련 운영 기술을 적용합니다. [6] 이 작업은 시간에 민감한 IoT 애플리케이션을 위한 모바일 크라우드 소싱(MCS) 패러다임을 기반으로 하는 기회주의적 데이터 수집을 활용합니다. [7] 다양한 사용 사례와 서비스 요구 사항을 고려할 때 IoT 데이터의 정보 신선도[또는 정보 시대(AoI)]는 지연 시간에 민감한 IoT 애플리케이션(예: [8] 대기 시간에 민감한 IoT 애플리케이션은 짧은 대기 시간, 더 나은 개인 정보 보호 및 보안과 같은 엄격한 요구 사항을 가지고 있습니다. [9] 그 결과 지연에 민감한 IoT 애플리케이션(예: [10] 이 시나리오는 지연에 민감한 IoT 애플리케이션에 심각한 영향을 미칩니다. [11] 제안된 전략은 또한 최종 사용자를 위한 다양한 컴퓨팅 집약적이고 시간에 민감한 IoT 애플리케이션을 적응적으로 준수하는 것으로 나타났습니다. [12] 모바일 인터넷과 사물 인터넷(IoT)의 급속한 발전과 융합으로 최근 몇 년 동안 컴퓨팅 집약적이고 지연에 민감한 IoT 애플리케이션(APP)이 전례 없는 속도로 확산되고 있습니다. [13] 센서 네트워크의 싱크 노드로 데이터 분류 및 이상 이벤트 감지 작업을 오프로딩하면 컴퓨팅 복잡성을 줄이고 원격 통신 부하를 낮추며 지연에 민감한 IoT 애플리케이션의 응답 시간을 개선할 수 있습니다. [14] 의료와 같이 시간이 중요하고 데이터에 민감한 IoT 애플리케이션에서는 정보 손실 없이 압축된 데이터를 복구할 수 있으므로 무손실 데이터 압축이 선호됩니다. [15] 포그 컴퓨팅은 시간에 민감한 IoT 애플리케이션의 처리 시간을 줄일 수 있는 잠재력이 크므로 IoT 영역에서 유망한 네트워크 패러다임입니다. [16] 클라우드 컴퓨팅의 확장으로 알려져 있으며 실시간 및 대기 시간에 민감한 IoT 애플리케이션에 엄청난 기회를 제공합니다. [17] 이 논문에서는 지연에 민감한 IoT 애플리케이션을 위한 높은 신뢰성과 가용성을 달성하기 위해 SDN 네트워크에 의해 제어되고 관리되는 포그 노드의 에지 컴퓨팅 레이어를 사용하는 IoT용 프레임워크를 제시합니다. [18] 이 작업에서 우리는 지연에 민감한 IoT 애플리케이션을 위한 높은 수준의 보안을 달성하기 위해 블록체인 기술로 SDN 네트워크에 의해 제어 및 관리되는 포그 노드의 에지 컴퓨팅 계층을 사용하는 IoT 시스템 구조를 위한 프레임워크를 제공합니다. [19] 본 논문에서는 지연에 민감한 IoT 애플리케이션의 QoS(Quality of Service) 요구 사항을 최대한 많이 충족시키기 위해 작업 서비스 지연을 줄이기 위한 IoT-포그-클라우드 협력 시스템의 워크로드 할당 방식을 조사합니다. [20] 최근 에지 컴퓨팅은 지연에 민감한 IoT 애플리케이션의 대기 시간을 줄이는 효과적인 솔루션으로 부상했습니다. [21] 이를 위해 우리는 에지 장치에 대기 시간에 민감한 IoT 응용 프로그램을 배포하기 위한 새로운 분산 리소스 관리 기술과 그에 따른 기술 프레임워크를 제안합니다. [22] 그러나 이렇게 생성된 데이터를 클라우드에서 완전히 처리하는 것은 시간에 민감한 IoT 애플리케이션을 위한 효율적인 솔루션으로 간주될 수 없습니다. [23]
sensitive iot datum 민감한 IoT 데이터
This involves giving complete control to cloud service providers (CSPs) of sensitive IoT data by moving data storage and processing in cloud. [1] Privacy-preserving ML training in an aggregation scenario enables a model demander to securely train ML models with the sensitive IoT data gathered from IoT devices. [2] The security of sensitive IoT data is a big issue, as the data is shared over an insecure network channel. [3] In this paper, a solution called Policy Enforcement Fog Module (PEFM) is proposed for protecting sensitive IoT data whenever they are accessed throughout their entire lifecycle. [4] In order to protect the confidentiality of sensitive IoT data, we design a data authority management method to regulate the access to sensor data. [5] Edge computing has become a promising paradigm for the context-aware and delay-sensitive IoT data analytics. [6]여기에는 클라우드에서 데이터 저장 및 처리를 이동하여 민감한 IoT 데이터를 클라우드 서비스 제공업체(CSP)에 완벽하게 제어할 수 있는 권한이 포함됩니다. [1] 집계 시나리오에서 개인 정보 보호 ML 교육을 통해 모델 요구자는 IoT 장치에서 수집한 민감한 IoT 데이터로 ML 모델을 안전하게 교육할 수 있습니다. [2] 민감한 IoT 데이터의 보안은 안전하지 않은 네트워크 채널을 통해 데이터를 공유하기 때문에 큰 문제입니다. [3] 이 백서에서는 전체 수명 주기 동안 액세스할 때마다 민감한 IoT 데이터를 보호하기 위해 PEFM(Policy Enforcement Fog Module)이라는 솔루션을 제안합니다. [4] 민감한 IoT 데이터의 기밀성을 보호하기 위해 센서 데이터에 대한 액세스를 규제하는 데이터 권한 관리 방법을 설계합니다. [5] 에지 컴퓨팅은 상황 인식 및 지연에 민감한 IoT 데이터 분석을 위한 유망한 패러다임이 되었습니다. [6]
sensitive iot scenario
Traditional mathematical programming models are NP-hard, hence inappropriate for time sensitive IoT scenarios. [1] However, when suffering from massive access in M2M communications, it is desirable to rapidly satisfy the access requests from MTC devices using all available preambles, especially in time-sensitive IoT scenarios. [2] The evaluation results demonstrate that the proposed solution is promising for adoption as a secure NFC transaction model, which will have applications in various security-sensitive IoT scenarios, including but not limited to, mobile identification, healthcare, payment, and access control. [3]전통적인 수학적 프로그래밍 모델은 NP-hard이므로 시간에 민감한 IoT 시나리오에는 부적절합니다. [1] 그러나 M2M 통신에서 대규모 액세스로 어려움을 겪을 때 특히 시간에 민감한 IoT 시나리오에서 사용 가능한 모든 프리앰블을 사용하여 MTC 장치의 액세스 요청을 신속하게 충족하는 것이 바람직합니다. [2] 평가 결과는 제안된 솔루션이 모바일 식별, 의료, 지불 및 액세스 제어를 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 보안에 민감한 IoT 시나리오에서 애플리케이션을 가질 보안 NFC 트랜잭션 모델로 채택될 가능성이 있음을 보여줍니다. [3]
sensitive iot service
Hyperledger Fabric, a permissioned blockchain system that can yield high throughput and low consensus delay, has shown its capability in enhancing security and privacy protection for delay-sensitive IoT services. [1] The fog/edge computing paradigm is increasingly being adopted to support a variety of latency-sensitive IoT services, such as cognitive assistance to the visually impaired, due to its ability to assure the latency requirements of these services while continuing to benefit from the elastic properties of cloud computing. [2] However, most recent caching techniques focus on collaborative caching and neglect the unbalanced workloads on hot data nodes, which may potentially become a bottleneck of latency-sensitive IoT services. [3]높은 처리량과 낮은 합의 지연을 제공할 수 있는 허가된 블록체인 시스템인 Hyperledger Fabric은 지연에 민감한 IoT 서비스에 대한 보안 및 개인 정보 보호를 강화하는 능력을 보여주었습니다. [1] 포그/에지 컴퓨팅 패러다임은 시각 장애인에 대한 인지 지원과 같이 지연 시간에 민감한 다양한 IoT 서비스를 지원하기 위해 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 이러한 서비스의 지연 시간 요구 사항을 보장하는 동시에 탄력적 속성의 이점을 계속 누릴 수 있기 때문입니다. 클라우드 컴퓨팅의. [2] 그러나 가장 최근의 캐싱 기술은 협업 캐싱에 초점을 맞추고 대기 시간에 민감한 IoT 서비스의 잠재적으로 병목 현상이 될 수 있는 핫 데이터 노드의 불균형 워크로드를 무시합니다. [3]