Event Monitoring using Distributed Pattern Recognition Approach on Integrated IoT-Blockchain Network

Anang Hudaya Muhamad Amin; Nazrul Muhaimin Ahmad; Subarmaniam Kannan

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Event Monitoring using Distributed Pattern Recognition Approach on Integrated IoT-Blockchain Network

机译：集成物联网-区块链网络中基于分布式模式识别方法的事件监控

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With the advancement in the field of Internet-of-Things (IoT), event monitoring applications have rapidly evolved from a simple event data acquisition towards predictive event analytics involving multi-sensory data aggregation in a distributed environment. Existing event monitoring schemes are mainly relying on ine_cient centralized processing mechanism, which may lead to the common single-point of failure for the entire system. In addition, there is no proper method for verifying the event data generated by the monitoring system. In this paper, we present a distributed event monitoring scheme using a Hierarchical Graph Neuron (HGN) distributed pattern recognition algorithm. HGN is a single-cycle learning graph-based recognition scheme that is modelled for in-network deployment. In this work, event data retrieved from multi-sensory IoT devices within a distributed event monitoring network is converted into pattern. To address the event data verification problem, we integrate our proposed scheme with blockchain technology. Combining this IoT event monitoring capabilities with blockchain-based data storage and verification could leads towards a scalable event detection and monitoring model for large-scale network. The results obtained from our simulation shows that the proposed scheme o_ers high event detection accuracy and capable of minimizing the event storage requirements on blockchain network.

机译：随着物联网（IoT）领域的发展，事件监视应用程序已从简单的事件数据获取迅速发展为涉及分布式环境中多传感器数据聚合的预测性事件分析。现有的事件监视方案主要依赖于效率低下的集中处理机制，这可能导致整个系统出现常见的单点故障。此外，没有适当的方法来验证监视系统生成的事件数据。在本文中，我们提出了一种使用分层图神经元（HGN）分布式模式识别算法的分布式事件监视方案。 HGN是一种基于单周期学习图的识别方案，专门针对网络内部署建模。在这项工作中，将从分布式事件监视网络中的多传感器IoT设备检索到的事件数据转换为模式。为了解决事件数据验证问题，我们将我们提出的方案与区块链技术相集成。将此物联网事件监控功能与基于区块链的数据存储和验证相结合，可以为大型网络提供可扩展的事件检测和监控模型。从仿真中获得的结果表明，该方案具有较高的事件检测精度，并且能够最小化区块链网络上的事件存储需求。

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来源
《Advances in Science, Technology and Engineering Systems》 |2019年第4期|共9页
作者
Anang Hudaya Muhamad Amin; Nazrul Muhaimin Ahmad; Subarmaniam Kannan;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类文化、科学、教育、体育;
关键词
Event MonitoringInternet-of-Things (IoT)Blockchain Technology;

机译：事件监控物联网（IoT）区块链技术;

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