基于人工智能与区块链增强数字孪生的智能水安全
密码学与安全
2025-04-30 v1 人工智能
机器学习
摘要
农村地区的供水系统面临诸多严峻挑战,例如缺乏实时监测、易遭受网络攻击以及数据处理不可靠等。本文提出了一种集成框架,将基于 LoRaWAN 的数据采集、由机器学习驱动的入侵检测系统(IDS)以及由区块链赋能的数字孪生(BC-DT)平台相结合,以实现安全、透明的水务管理。IDS 在经验证的数据通过智能合约记录到采用权威证明(PoA)共识机制的私有以太坊区块链之前,利用长短期记忆(LSTM)自编码器与孤立森林来过滤异常或伪造数据。经过验证的数据被馈送至实时数字孪生模型,以支持泄漏检测、用水量预测以及预测性维护。实验结果表明,该系统可实现超过 80 笔交易/秒(TPS)的吞吐量,延迟低于 2 秒,同时具备成本效益,并可扩展至最多 1,000 个智能水表。本工作展示了一种面向互联薄弱农村环境的去中心化水务基础设施的实用且安全的架构。
引用
@article{arxiv.2504.20275,
title = {Smart Water Security with AI and Blockchain-Enhanced Digital Twins},
author = {Mohammadhossein Homaei and Victor Gonzalez Morales and Oscar Mogollon Gutierrez and Ruben Molano Gomez and Andres Caro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.20275},
year = {2025}
}
备注
8 Pages, 9 Figures