Модель масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Котилевец Игорь Денисович

• Котилевец Игорь Денисович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Котилевец Игорь Денисович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ИСХОДНЫХ ПРЕДПОСЫЛОК СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия

1.1 Актуальные проблемы масштабирования гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия

1.2 Особенности обеспечения масштабируемости устройств межмашинного взаимодействия

1.3 Вызовы, связанные с реализацией децентрализованного подхода в инфраструктуре гетерогенных устройств

1.4 Вызовы, связанные с интеграцией децентрализованного подхода

Выводы первой главы

ГЛАВА 2. АЦИКЛИЧЕСКИЙ НАПРАВЛЕННЫЙ ГРАФ КАК ЧАСТНЫЙ СЛУЧАЙ РАСПРЕДЕЛЕННОГО РЕЕСТРА

2.1 Распределенный реестр как система массового обслуживания

2.2 Модель СМО на основе направленного ациклического графа

2.3 Стенд для тестирования на производительность

2.4 Визуализация ациклического направленного графа

2.5 Сравнение с другими децентрализованными аналогами

2.6 Дальнейшее развитие ациклического направленного графа

Выводы второй главы

ГЛАВА 3. Методы повышения масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия на основе ациклического направленного графа

3.1 Сегментирование ациклического направленного графа

3.2 Сегментирование и метод частично синхронного консенсуса

3.3 Функциональная структура

3.4 Рекомендации по применению разработанной модели

Выводы третьей главы

Заключение

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А

Приложение Б

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модель масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Последние десятилетия характеризуются все более активным применением устройств и сетей межмашинного взаимодействия. Концепция межмашинного взаимодействия (М2М) подразумевает огромное количество различных по функционалу устройств, которые связываются между собой, как правило, по беспроводным сетям, что открывает широкие возможности автоматизации различных сфер, от промышленности и жилищно-коммунального хозяйства, до агрокультуры и энергетики [1-4].

Предполагается, что к 2027 году количество устройств межмашинного взаимодействия достигнет 50 миллиардов, что сделает М2М технологией с большим влиянием на рынке. Этот рост ведет к тому, что вырастут требования к соединению, согласованию операций, управлению, масштабируемости и безопасности систем, основанных на ней. Однако большинство из работающих сегодня М2М-устройств являются маломощными устройствами, что может оказать существенное влияние на всю сеть устройств. Предполагаемый рост количества устройств может привести к проблеме с масштабированием, так как трудно представить функционирующую сеть, поддерживаемую существующими малоэффективными централизованными решениями. Практика показывает, что традиционные средства масштабирования не могут обеспечить работу сетей М2М на надежном уровне, во многом потому, что они не учитывают высокую гетерогенность устройств, а также безопасность сети и устройств. Высокий уровень гетерогенности устройств и широкий спектр систем межмашинного взаимодействия требуют повышенного контроля за масштабируемостью. Традиционные средства решения таких проблем не могут быть применены к технологиям M2M из-за отсутствия единого стандарта выпускаемых устройств, их разнородностью, ограниченной вычислительной мощности и особенностями M2M. В связи с этим, разработка новых подходов и методов является актуальной задачей для обеспечения успешного развития и масштабирования M2M-технологий [5-11].

Из-за специфических особенностей, присущих сетям и устройствам М2М, формируется актуальность исследования - это разработка новых методов и моделей, способных:

• повысить адаптивность инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия к изменениям размеров сети и количества самих устройств;

• упростить разработку и эксплуатацию инфраструктуры устройств М2М;

• использовать, насколько это возможно, только открытые и свободные не проприетарные специальные сторонние готовые российские решения или собственные разработки.

Вышеизложенное обосновывает актуальность проблемы масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия. Существующие подходы, основанные на централизованных и облачных решениях и классических распределенных реестрах, не обеспечивают требуемую производительность, надежность и безопасность в условиях высокой динамичности, гетерогенности и большого количества устройств M2M. В частности, остро стоит проблема обеспечения высокой скорости обработки транзакций при низкой вычислительной мощности большинства устройств и потенциальной нестабильности сетевого соединения. В связи с этим, разработка новых моделей и методов масштабирования, учитывающих специфику M2M-систем и обеспечивающих высокую производительность, отказоустойчивость и безопасность, является актуальной научно-технической задачей.

Степень разработанности темы исследования. Вопросы специальной обработки вычислительных задач, связанных с устройствами межмашинного взаимодействия и масштабированием, активно изучаются современными исследователями. Damian Arellanes и Lau Kung-Kiu (Манчестерский университет) в статье «Evaluating IoT service composition mechanisms for the scalability of IoT systems» оценили композиции сервисов Интернета вещей с точки зрения масштабируемости. Sarah Hussein и соавторы предложили формальное моделирование и верификацию масштабируемости композиции сервисов в среде

Интернета вещей на основе метода Event-B. Biao Dong и Junhui Chen разработали сервисно-ориентированный подход к архитектуре координации Интернета вещей с использованием онтологий. Marietta J. и B. Chandra Mohan исследовали проблемы маршрутизации в Интернете вещей, а Xu Lina и соавторы обсудили применение кластеризации в Интернете вещей для сетей пятого поколения. Daniyar Mukhametov рассмотрел проблемы масштабирования сетей управления при переходе к цифровым регионам. Щербинина М.Ю. и Стефанова Н.А. раскрыли концептуальные основы Интернета вещей и его значение для общества. Rajeev Alur и соавторы подчеркнули необходимость новых подходов в системных вычислениях для Интернета вещей. П. Махалле и соавторы акцентировали внимание на управлении идентификацией и сетевой безопасности в Интернете вещей. Дж. Губбиа и соавторы представили обзор архитектурных элементов Интернета вещей, а Д.Янг и соавторы рассмотрели ключевые технологии и протоколы Интернета вещей. Р.Хан и соавторы выделили необходимость новой архитектуры для будущего Интернета вещей [12-16].

В области интеграции технологий распределенного реестра и кибербезопасности Wenbing Liang и Ji Nan систематизировали проблемы приватности в Интернете вещей. Qin Wang и соавторы проанализировали применение распределенного реестра в Интернете вещей и Индустрии 4.0. Sasho Guergov и Neyara Radwan исследовали конвергенцию распределенного реестра, Интернета вещей и искусственного интеллекта. Omar Alfandi и соавторы предложили использовать распределенный реестр для повышения безопасности Интернета вещей. Elham Shammar и соавторы выделили вызовы интеграции распределенного реестра и Интернета вещей. Rajesh Kumar и Rewa Sharma подчеркнули роль распределенного реестра в обеспечении доверия в Интернете вещей. Volkan Dedeoglu и соавторы рассмотрели преимущества и сложности интеграции распределенного реестра в Интернет вещей. Багиев Г.Л. обосновал необходимость децентрализованных систем управления на основе распределенного реестра и Интернета вещей. Горбунова М.В. и соавторы предложили пути решения проблем внедрения распределенного реестра [25-33].

В области облачных и туманных вычислений Senthilkumar Ganapathy и соавторы предложили гибридный подход для оптимизации распределения ресурсов в облачных системах. Anthony Lawrence Paul исследовал проблемы безопасности облачных вычислений. Satyanarayan Kanung акцентировал внимание на соблюдении нормативных требований в облачных системах. Hamza Azam и соавторы проанализировали проблемы безопасности Интернета вещей и облачных вычислений. Muhammad Zulkifl Hasan и соавторы подчеркнули важность обеспечения целостности данных в облачных системах. Roopali Gupta и Om Prakash Sharma рассмотрели методы балансировки нагрузки в облачных вычислениях. Ehsan Bazgir и соавторы предложили использовать искусственный интеллект для повышения безопасности облачных систем Интернета вещей. Jessica Elena González San Martín и соавторы провели обзор методов планирования задач в облачных вычислениях. Богданов А.В. и Е Мьинт Найнг сравнили платформы облачных вычислений. Эркаева Н. и соавторы рассмотрели современные тенденции и проблемы облачных вычислений. Довгаль Б.А. исследовал потенциал мультиоблачных технологий [34-44].

Особенности сетей межмашинного взаимодействия включают: отсутствие четкого периметра, высокую гетерогенность, автономность устройств, наличие устройств, не предназначенных для подключения к сети, управление несколькими инстанциями и ограниченные возможности запросов привилегий из-за большого количества устройств. Эти особенности создают специфические вызовы для масштабируемости, безопасности и управления в системах межмашинного взаимодействия.

Соответствие паспорту специальности. Результаты исследования соответствуют научной специальности 2.3.8 «Информатика и информационные процессы»:

Пункт 1. Разработка компьютерных методов и моделей описания, оценки и оптимизации информационных процессов и ресурсов, а также средств анализа и выявления закономерностей на основе обмена информацией пользователями и возможностей используемого программно-аппаратного обеспечения.

Пункт 14. Разработка и исследование принципов организации и функционирования распределенных информационных систем и баз данных, прикладных протоколов информационных сетей, форматов представления данных и языков информационного поиска в распределенных информационных ресурсах.

Пункт 18. Разработка инфокоммуникационных технологий реализации концепции интернет-вещей.

Цель исследования. Повышение адаптивности инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия к изменениям масштабируемости.

Научная задача исследования. Разработать модель и метод масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия, основанные на применении ациклического направленного графа и частично синхронного алгоритма консенсуса, повышающих адаптивность сети в условиях высокой интенсивности транзакций, разнородности устройств и динамически изменяющейся топологии.

Задачи:

• обзор и анализ методов построения масштабируемости гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия;

• анализ особенностей и формулировка специализированных требований, предъявляемых к масштабируемости гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия;

• разработка методов и моделей масштабируемости для инфраструктуры М2М;

• разработка функциональной структуры устройств межмашинного взаимодействия.

Научная новизна работы:

1. Разработана модель масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств М2М, основанная на использовании ациклического направленного графа. Модель учитывает гетерогенность устройств, их ограниченную вычислительную мощность и требования к безопасности,

что позволяет оптимизировать взаимодействие и повысить эффективность передачи данных в сети.

2. Впервые разработан метод достижения консенсуса с использованием частично синхронного алгоритма для гетерогенных сетей М2М, который обеспечивает согласование данных между устройствами без необходимости единой точки отказа. Алгоритм оптимизирован для работы с ограниченными ресурсами и снижает вычислительную нагрузку на устройства, ускоряя обработку транзакций и повышая масштабируемость системы.

3. Модифицирован метод сегментирования, отличающийся снижением вероятности возникновения единой точки отказа и равномерным распределением вычислительной нагрузки в условиях высокой интенсивности транзакций и динамически изменяющейся топологии сети.

Теоретическая и практическая значимость диссертации. Полученные в рамках работы результаты расширяют сферу применения ациклического направленного графа в задачах масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств М2М. Была продемонстрирована и подтверждена эффективность применения модели масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия на основе ациклического направленного графа, которая позволяет оптимизировать взаимодействие между гетерогенными устройствами, обеспечивая более эффективное масштабирование инфраструктуры и снижения загруженности сети. Полученные в рамках исследовательской работы результаты подтверждают возможность использования сегментирования для ациклического направленного графа, что позволяет повысить отказоустойчивость инфраструктуры за счет распределения данных и нагрузки между несколькими узлами. Это позволяет не только дополнительно увеличить масштабируемость инфраструктуры, но и снизить нагрузку на сеть, обеспечивая более стабильную и надежную работу системы. Сегментирование также позволяет создавать несколько параллельных цепочек транзакций, что позволяет еще больше снизить загруженность и повысить масштабируемость инфраструктуры. Результаты

внедрены во Всероссийский дважды ордена Трудового Красного Знамени теплотехнический научно-исследовательский институт в организацию «Р-связь» и в учебный процесс РТУ МИРЭА. Акты о внедрении приведены в приложениях к диссертации.

Связь работы с научными проектами. Представленные исследования проведены в рамках следующих научно-исследовательских работ:

1. Научно-исследовательская работа № 182-ИКБ РТУ МИРЭА на тему: «Декомпозиционный подход при проектировании междисциплинарных тем научно-исследовательских работ и выпускных квалификационных работ студентов» (2022-2023).

2. Научно-исследовательская работа № 183-ИКБ РТУ МИРЭА на тему: «Разработка методики цифровой трансформации и применения законодательных и нормативно-правовых актов» (2022-2024).

Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач в ходе диссертационного исследования использовались: модели построения сетей на основе распределенных реестров, анализ информационных процессов и систем, алгоритмы консенсуса, методы построения топологий сетей, методы математического моделирования, математическая статистика, теория массового обслуживания, современные информационные технологии и пакеты прикладных программ анализа данных, технологии разработки алгоритмов и программного обеспечения объектно-ориентированного программирования.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модели масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия, которая обеспечивает 54-кратное повышение производительности обработки транзакций по сравнению с классическими распределенными реестрами.

2. Методы и алгоритмы ациклического направленного графа для гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия, которые повышают скорость обработки транзакций в среднем в 60 раз (По итогам тестирования на наборе на 1000 сообщений).

3. Структура, методы и алгоритмы сегментирования ациклического направленного графа, снижающие вероятность единой точки отказа, повышающий отказоустойчивость и пропускную способность сети, что подтверждено экспериментальной апробацией в условиях высокой нагрузки, при этом время обработки транзакций увеличивается не более чем на 5%, что свидетельствует о высокой производительности и надежности разработанных решений.

4. Метод частично синхронного консенсуса, который повышает согласованность данных, устойчивость системы к отказам и сокращает время обработки транзакций на 20-25% при незначительном повышении затрат вычислительных ресурсов.

5. Вычислительная инфраструктура для апробации разработанных методик и программных решений.

Степень достоверности и апробации результатов исследования. Достоверность полученных в рамках данной диссертационной работы результатов подтверждается полученными экспериментальными данными и применением предложенных алгоритмов, методов и моделей в разработанном вычислительном комплексе.

Результаты работы представлялись и обсуждались на научных конференциях различного уровня, среди которых:

• XXII международная научно-практическая конференция «Комплексная защита информации» (Полоцк, 2017 г.);

• XXIII международная научно-практическая конференция «Комплексная защита информации» (Суздаль, 2018 г.);

• 18-ая международная конференция IFAC TECIS 2018 (Баку, 2018 г.);

• международный форум Kazan Digital Week 2021 (Казань, 2021);

• международный форум Kazan Digital Week 2023 (Казань, 2023);

• международный форум Kazan Digital Week 2024 (Казань, 2024).

Публикации. На основе материалов диссертационной работы было

опубликовано девятнадцать научных трудов, включая шесть статей в

рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК, две статьи в рецензируемых научных изданиях Scopus, восемь статей в рецензируемых научных изданиях РИНЦ, а также три работы в материалах международных научных конференций. В опубликованных работах достаточно полно изложены материалы диссертации.

Структура диссертации. Диссертационная работа изложена на 196 страницах печатного текста. Состоит из введения, трех глав, заключения, списка основных понятий и определений, списка используемых источников и литературы, приложения А. Содержит 58 рисунков, 9 таблиц. Список литературы включает 102 источника, из них 65 на иностранном языке.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ИСХОДНЫХ ПРЕДПОСЫЛОК СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МАСШТАБИРОВАНИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ ГЕТЕРОГЕННЫХ УСТРОЙСТВ МЕЖМАШИННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

Глава посвящена обоснованию актуальности темы диссертационного исследования, научной новизны применяемого подхода, обзору и систематизации исследований развития концепции межмашинного взаимодействия.

В параграфе 1. 1 рассматриваются объекты межмашинного взаимодействия и проблемы, связанные с гетерогенностью объектов, уровнями взаимодействия устройств М2М, а также организация инфраструктуры М2М, которая связана с устаревшим подходом, основанным на организации облачной инфраструктуры и подхода «as a service». Эти проблемы заключаются в необходимости обеспечить надежное и безопасное соединение между устройствами М2М и облачными серверами. Это требует значительных инвестиций в инфраструктуру связи и обеспечение безопасности данных. Кроме того, использование облачных сервисов может привести к увеличению задержки передачи данных, что критично для некоторых приложений М2М, требующих быстрой реакции на события. Потенциальная уязвимость облачных систем к кибератакам также является серьезной проблемой. Доступность и качество интернет-соединения в различных регионах также являются важными факторами. В удаленных и сельских районах, где качество связи может быть низким, использование облачных сервисов может оказаться неэффективным или недоступным. Управление данными и их защита являются еще одной важной проблемой. Облачные платформы предоставляют пользователям доступ к мощным инструментам обработки и анализа данных, но также несут ответственность за их безопасность и конфиденциальность. При использовании облачных сервисов необходимо обеспечить соблюдение всех необходимых мер по защите данных, включая шифрование, аутентификацию и авторизацию. Сбои и простои облачных сервисов также могут иметь серьезные последствия для работы М2М-устройств.

В параграфе 1.2 приведены особенности масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия, рассмотрены разные уровни архитектуры сетевого взаимодействия и протоколы устройств М2М, даны некоторые особенности М2М, которые необходимо учитывать при разработке масштабируемой инфраструктуры, подробно расписаны недостатки текущих реализаций облачной инфраструктуры. Также был расписан альтернативный подход к масштабированию в виде технологии распределенного реестра и способы его применения в инфраструктуре М2М, включая алгоритмы консенсуса.

Классический распределенный реестр - это децентрализованная система хранения и управления данными, в которой информация записывается в последовательные блоки, объединенные в неизменяемую цепочку с использованием криптографических методов.

В параграфе 1.3 формулируются вызовы, которые препятствуют интенсивному развитию масштабирования инфраструктуры устройств межмашинного взаимодействия децентрализованным подходом. К таким вызовам относятся: необходимость доказательства работы, которая может привести к остановке работы всей инфраструктуры; необходимость использования альтернативных алгоритмов, которые также имеют свои недостатки; большая нагрузка на транзакцию, которая может привести к зависанию распределенного реестра и которая может привести к эффекту бутылочного горлышка; необходимость хранения полной копии реестра на каждом узле, что может быть сложной задачей; проблема конфиденциальности, поскольку классический распределенный реестр распространяется публично на каждый подключенный узел; проблема совместимости между различными видами распределенных реестров.

1.1 Актуальные проблемы масштабирования гетерогенных устройств

межмашинного взаимодействия

В последние годы развитие получила концепция межмашинного взаимодействия устройств (М2М) [47]. Технология М2М определена как

динамическая глобальная сетевая инфраструктура с возможностью самонастройки на основе стандартных и совместимых протоколов связи, где физические и виртуальные устройства имеют идентификаторы, физические атрибуты, используют интеллектуальные интерфейсы и интегрируются в информационную сеть [48 - 50].

Межмашинное взаимодействие (МасЫпе4о-МасЫпе, М2М) - это единая сеть физических объектов, способных измерять параметры внешней среды или собственные, собирать информацию и передавать ее на другие устройства без взаимодействия с человеком. Межмашинное взаимодействие предполагает наличие множества физических объектов, таких как сенсоры, переносимые устройства и более сложные аппараты, подключенных к интернету и обменивающихся данными и (или) командами, работающих в динамически изменяемой среде.

Распространение М2М во всем мире проявляется в виде:

1. Новых источников дохода.

2. Сокращения расходов.

3. Автоматизации производства.

4. Учета материальных активов.

5. Сокращения потерь.

6. Повышения производительности.

7. Различного рода вытеснений.

Общими словами можно разделить объекты на устройства (которые могут делиться на конечные устройства, шлюзы и базовые станции), сети и платформу. Конечные устройства являются базовыми элементами любой системы межмашинного взаимодействия или Интернета вещей. Они играют роль интерфейса между реальным и цифровым мирами и принимают разные размеры, формы и уровни технологической сложности в зависимости от задачи, которую они выполняют в рамках конкретного развертывания М2М. Примерами устройств могут служить датчики, микрофоны, камеры и даже автомобили. Шлюзы - это устройства, работающие среди материальных вещей и облаков, чтобы

гарантировать, что соединение установлено и безопасность сети обеспечена. Базовая станция - комплекс приемопередающей аппаратуры, осуществляющий централизованное обслуживание группы устройств [51 - 53].

Устройства генерируют потоки данных, состоящие из байтов, собранных с помощью датчиков, которые регистрируют такую простую информацию, как температура, влажность или положение. Эту информацию часто называют «малыми данными» (Little Data), поскольку она имеет небольшой объем.

Большое количество разнообразных устройств передает огромный объем различных малых данных, которые с течением времени консолидируются и увеличиваются. В этот момент данные начинают называться термином «Большие данные» (Big Data). Межмашинное взаимодействие в таком случае становится более интеллектуальным, поскольку Big Data [54 - 56] позволяет отправлять запросы к тысячам и миллионам данных для более эффективного изучения и управления устройствами.

Применение аналитических данных, полученных с датчиков, позволяет коррелировать события с результатами или действиями. Это предоставляет ценную информацию для оптимизации процессов, прогнозирования поведения системы и принятия обоснованных решений на основе имеющихся данных.

Устройства M2M взаимодействуют и общаются между собой, обмениваясь информацией об окружающей среде, реагируя и влияя на различные процессы без участия человека. При этом они соединяют большое количество датчиков и приборов, что способствует развитию самоорганизующихся сетей связи. В таких сетях абонентами выступают не только люди, но и устройства, которые работают с другими подобными устройствами без прямого участия людей в рамках межмашинной коммуникации.

M2M основывается на трех принципах: распространенная инфраструктура, идентификация каждого объекта, возможность каждого объекта обмениваться данными посредством сети.

В технологии межмашинного взаимодействия каждое устройство обладает собственным идентификатором, с помощью которого оно может

взаимодействовать с другими устройствами и создавать временные или постоянные сети (например, глобальные или локальные по территориальному признаку). В таких сетях узлы могут обладать различными, но равнозначными правами. Благодаря определенным протоколам взаимодействия, любое устройство М2М может как принимать, так и отправлять данные от любых других узлов сети, а также решать совместные вычислительные задачи [57, 58].

Устройства межмашинного взаимодействия применяются во многих сферах, например: быт, безопасность, медицина, дорожная сеть, производство [59 - 62].

Одним из примеров применения технологий межмашинного взаимодействия (М2М) является энергетическая отрасль, где проблема перебоев в выработке электроэнергии остается актуальной. Для решения этой проблемы предлагается модернизация оборудования с установкой различных датчиков и сенсоров, их интеграция в сетевую инфраструктуру, а также организация онлайн-сбора и обработки данных. Внедрение данного подхода позволяет минимизировать риски и отклонения в функционировании энергетических установок, а также улучшить качество их эксплуатации.

В нефтегазовой отрасли одной из проблем является срыв поставок газа. Интеграция различных датчиков и сенсоров, а также сбор и обработка данных, позволяют прогнозировать аварийные ситуации и снижать связанные с ними риски. Это обеспечивает более стабильное и безопасное функционирование газовых систем, обеспечивая надежные и своевременные поставки газа.

Существуют разные виды устройств межмашинного взаимодействия:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Котилевец Игорь Денисович, 2025 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ

1. Коровин Г. (Korovin G.) Сравнительная оценка цифровизации индустриальных регионов РФ // Экономика региона. 2023. №1. URL: https://cyberleninka.m/artide/n/sravnitelnaya-otsenka-tsifrovizatsii-industrialnyh-regionov-rf (дата обращения: 20.02.2024).

2. Пак С. (Pack S.) Глобальный мегатренд четвертой промышленной революции в цифровой экономике: как реализовать на практике потенциал «умных» городов? // Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика. 2022. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/globalnyy-megatrend-chetvertoy-promyshlennoy-revolyutsii-v-tsifrovoy-ekonomike-kak-realizovat-na-praktike-potentsial-umnyh-gorodov (дата обращения: 20.02.2024).

3. Воронова В., Дианова Т. (Voronova V., Dianova T.) Интернет вещей в россии: особенности применения и возможности для развития экономики. // Вестник евразийской науки. 2022. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/internet-veschey-v-rossii-osobennosti-primeneniya-i-vozmozhnosti-dlya-razvitiya-ekonomiki (дата обращения: 20.02.2024).

4. J'son & Partners проанализировала российский рынок М2М/М2М - 2019. -URL: https://www.itweek.ru/M2M/news-company/detail.php?ID=208536

5. Mhamdi, Lotfi & Khalek, Hussam. (2023). Congestion control in constrained Internet of Things networks. LET Wireless Sensor Systems. 13. n/a-n/a. 10.1049/wss2.12072.

6. Арефьев А., Афанасьева О., Вешев Н., Дагаев А., Майоров Е., Сорокин А. (Arefyev A., Afanasieva O., Veshev N., Dagaev A., Mayorov E., Sorokin A.) Проблемы построения больших локальных сетей интернета вещей // Известия ТулГУ. Технические науки. 2022. №10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-postroeniya-bolshih-lokalnyh-setey-interneta-veschey (дата обращения: 20.02.2024).

7. A. Al-Fuqaha, M. Guizani, M. Mohammadi, M. Aledhari and M. Ayyash, «Internet of Things: A Survey on Enabling Technologies, Protocols, and Applications,» in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 17, no. 4, pp. 2347-2376, Fourthquarter 2015, doi: 10.1109/œMST.2015.2444095.

8. Damian Arellanes, Kung-Kiu Lau, Evaluating IoT service composition mechanisms for the scalability of IoT systems, Future Generation Computer Systems, Volume 108, 2020, Pages 827-848, ISSN 0167-739X, https://doi.org/10.1016/j.future.2020.02.073.

9. Zhou, Ian & Makhdoom, Imran & Shariati, Negin & Raza, Muhammad & Keshavarz, R. & Lipman, Justin & Abolhasan, Mehran & Jamalipour, Abbas. (2021). Internet of Things 2.0: Concepts, Applications, and Future Directions. IEEE Access. PP. 1-1. 10.1109/ACCESS.2021.3078549.

10. Arellanes, Damian & Lau, Kung-Kiu. (2018). Analysis and Classification of Service Interactions for the Scalability of the Internet of Things. 10.1109/ICIOT.2018.00018.

11. Arellanes, Damian & Lau, Kung-Kiu. (2020). Evaluating IoT service composition mechanisms for the scalability of IoT systems. Future Generation Computer Systems. 108. 10.1016/j.future.2020.02.073.

12. Hussein, Sarah & Hamel, Lazhar & Hussein, Zinah & Graiet, Mohamed & Ouchani, Samir. (2023). Formal modelling and verification of scalable service composition in IoT environment. Service Oriented Computing and Applications. 17. 1-19. 10.1007/s11761-023-00363-x.

13. DONG, BIAO & CHEN, JUNHUI. (2017). Architecting Service-Oriented Coordination Architecture for Internet of Things: a Publish/Subscribe-based Approach. DEStech Transactions on Computer Science and Engineering. 10.12783/dtcse/icmsie2016/6364.

14. J, Marietta & Mohan, B. (2020). A Review on Routing in Internet of Things. Wireless Personal Communications. 111. 1-25. 10.1007/s11277-019-06853-6.

15. Xu, Lina & Collier, Rem & O'Hare, Gregory. (2017). A Survey of Clustering Techniques in WSNs and Consideration of the Challenges of Applying Such to

5G IoT Scenarios. IEEE Internet of Things Journal. PP. 1-1. 10.1109/JIOT.2017.2726014.

16. Xu, Lina & O'Hare, Gregory & Collier, Rem. (2017). A Smart and Balanced Energy-Efficient Multihop Clustering Algorithm (Smart-BEEM) for MIMO IoT Systems in Future Networks f. Sensors. 17. 1574. 10.3390/s17071574.

17. Mukhametov, Daniyar. (2021). От умного города к цифровому региону: проблемы масштабирования сетей управления. Russian Journal of Innovation Economics. 11. 141-156. 10.18334/vinec.11.1.111804.

18. Щербинина М., Стефанова Н. (Shcherbinina M., Stefanova N.) (2016). Концепция интернет вещей. Creative Economy. 10. 1323. 10.18334/ce.10.11.37074.

19. Alur, Rajeev & Berger, Emery & Drobnis, Ann & Fix, Limor & Fu, Kevin & Hager, Gregory & Lopresti, Daniel & Nahrstedt, Klara & Mynatt, Elizabeth & Patel, Shwetak & Rexford, Jennifer & Stankovic, John & Zorn, Benjamin. (2016). Systems Computing Challenges in the Internet of Things.

20. Махалле. П., Бабар С., Прасад Н., Прасад - Ченнаи Р. (Mahalla. P., Babar S., Prasad N., Prasad - Chennai R.), Структура управления идентификацией в Интернете вещей (ИВ): дорожная карта и ключевые проблемы, последние тенденции в сетевой безопасности и приложениях , Индия, июль 2010. - том 88 - 430-439 с.

21. Губбиа Дж., Буяб Р., Марусика С., Паланисвамия М. (Gubbia J., Buyan R., Marusika S., Palaniswamia M.), Интернет вещей (ИВ): видение, архитектурные элементы и будущие направления, Компьютерные системы будущего поколения - сентябрь 2013. - том 29, № 7 - 1645-1660 с.

22. Д.Янг, Ф.Лю, Ю.Лян (D.Yang, F.Liu, Yu.Liang) Обзор Интернета вещей, в Протокол. 1 ICEBI - 2010. - 358-366 с.

23. Р.Хан, С.У. Хан, Р. Захир, С. Хан (R.Khan, S.U. Khan, R. Zahir, S. Khan) Будущий Интернет: архитектура Интернета вещей, возможные

приложения и ключевые проблемы, в Прот.10 Вступление. Conf.FIT -2012.- 257-260 с.

24. Алессио Б., Валерио П., Антонио П. (Alessio B., Valerio P., Antonio P.) Интеграция облачных вычислений и Интернета вещей: опрос в компьютерных системах будущего поколения 56 - 2016. - 684-700 с.

25. Liang, Wenbing & Ji, Nan. (2022). Privacy challenges of IoT-based blockchain: a systematic review. Cluster Computing. 25. 10.1007/s10586-021-03260-0.

26. Wang, Qin & Zhu, Xinqi & Ni, Yiyang & Gu, Li & Zhu, Hongbo. (2019). Blockchain for the IoT and Industrial IoT: A Review. Internet of Things. 10. 100081. 10.1016/j.iot.2019.100081.

27. Guergov, Sasho & Radwan, Neyara. (2021). Blockchain Convergence: Analysis of Issues Affecting IoT, AI and Blockchain. International Journal of Computations, Information and Manufacturing (IJCIM). 1. 10.54489/ijcim.v1i1.48.

28. Alfandi, Omar & Khanji, Salam & Ahmad, Liza & Khattak, Asad. (2021). A survey on boosting IoT security and privacy through blockchain. Cluster Computing. 24. 1-19. 10.1007/s10586-020-03137-8.

29. Shammar, Elham & Zahary, Ammar & Al-Shargabi, Asma. (2021). A Survey of IoT and Blockchain Integration: Security Perspective. IEEE Access. 9. 156114-156150. 10.1109/ACCESS.2021.3129697.

30. Kumar, Rajesh & Sharma, Rewa. (2021). Leveraging Blockchain for Ensuring Trust in IoT: A Survey. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. 34. 10.1016/jjksuci.2021.09.004.

31. Dedeoglu, Volkan & Jurdak, Raja & Dorri, Ali & Lunardi, Roben & Michelin, Regio & Zorzo, Avelino & Kanhere, Salil. (2019). Blockchain Technologies for IoT. 10.1007/978-981-13-8775-3_3.

32. Багиев Г. (Bagiev G.) К вопросу разработки и функционирования комплексных систем децентрализованного управления на основе блокчейн-технологии с интеграцией данных среды «Интернета вещей» //

Общество. Среда. Развитие (Terra Humana). 2020. №3 (56). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-razrabotki-i-funktsionirovaniya-kompleksnyh-sistem-detsentralizovannogo-upravleniya-na-osnove-blokcheyn-tehnologii-s (дата обращения: 21.03.2024).

33. Горбунова М., Ометов А., Комаров М., Беззатеев С. (Gorbunova M., Ometov A., Komarov M., Bezzateev S.) Обзор проблем внедрения технологии распределенного реестра // Информационно-управляющие системы. 2020. №2 (105). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-problem-vnedreniya-tehnologii-raspredelennogo-reestra (дата обращения: 21.03.2024).

34. Ganapathy, Senthilkumar & Tamilarasi, K & Natarajan, Velmurugan & J.K, Periasamy. (2023). Resource Allocation in Cloud Computing. 10.12720/jait.14.5.1063-1072.

35. Paul, Anthony. (2024). Data Security in Cloud Computing Environments: Challenges and Solutions.

36. Kanungo, Satyanarayan. (2024). Data Privacy and Compliance Issues in Cloud Computing: Legal and Regulatory Perspectives. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering. 12. 1721-1734.

37. Azam, Hamza & Tajwar, Muhammed & Mayhialagan, Sathesan & Davis, Allister & Yik, Chan & Ali, Danish & Sindiramutty, Siva Raja. (2023). Innovations in Security: A Study of Cloud Computing and IoT. International Journal of Emerging Multidisciplinaries: Computer Science & Artificial Intelligence. 2. 10.54938/ijemdcsai.2023.02.1.252.

38. Hasan, Muhammad Zulkifl & Hussain, Muhammad Zunnurain & Siddiqui, Adeel & Mubarak, Zaima & Qureshi, Ali. (2023). Data security and Integrity in Cloud Computing.

39. Gupta, Ms & Sharma, Dr. (2024). A Review exploration of Load Balancing Techniques in Cloud Computing. Educational Administration Theory and Practices. 30. 10.53555/kuey.v30i2.1600.

40. Bazgir, Ehsan & Haque, Ehteshamul & Faysal, Md. (2023). Security aspects in IoT based cloud computing. World Journal of Advanced Research and Reviews. 20. 10.30574/wjarr.2023.20.3.2481.

41. González San Martín, Jessica Elena & Cruz-Reyes, Laura & Santillán, Claudia & Fraire-Huacuja, Héctor & Rangel-Valdez, Nelson & Dorronsoro, Bernabe & Quiroz, Marcela. (2024). A Comprehensive Review of Task Scheduling Problem in Cloud Computing: Recent Advances and Comparative Analysis. 10.1007/978-3-031-55684-5_20.

42. Богданов А., Е М. Н. (Bogdanov A., E. M. N.) Сравнение нескольких платформ облачных вычислений // Вестник СПбГУ. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2013. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnenie-neskolkih-platform-oblachnyh-vychisleniy (дата обращения: 21.03.2024).

43. Эркаева Н., Гаратаева Б., Гараева Р., Гиджиев Б. (Erkaeva N., Karataeva B., Garaeva R., Hajiyev B.) Облачные вычисления: современные тенденции, проблемы и перспективы // Всемирный ученый. 2024. №25. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/oblachnye-vychisleniya-sovremennye-tendentsii-problemy-i-perspektivy (дата обращения: 21.08.2024).

44. Довгаль В. (Dovgal V.) Обзор мультиоблачных технологий и анализ их реализации // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2023. №1 (316). URL: https://cyberleninka.ru/article/n7obzor-multioblachnyh-tehnologiy-i-analiz-ih-realizatsii (дата обращения: 21.08.2024).

45. Пономарев К., Ниссенбаум О. (Ponomarev K., Nissenbaum O.) Проблемы контекстноориентированного контроля доступа. Математическое и информационное моделирование. Сборник научных трудов. - Тюмень: Тюменский государственный университет, 2017. - 317-324 с.

46. K. Ashton That 'Internet of Things' Thing RFiD J. - 2009 - 4986 p.

47. J'son & Partners Consulting представила итоги исследования рынка межмашинных коммуникаций и Интернета Вещей - 2022. - URL: https://www.itweek.ru/iot/news-company/detail.php?ID=221999

48. Context Aware Computing for The Internet of Things: A Survey / Perera, C. and etc. // Communications Surveys & Tutorials, IEEE, V.16, Issue 1 - 2016.414-454 pp.

49. Torkaman Analyzing IoT Reference Architecture Models / A. Torkaman and M. A. Seyyedi // Int. J. Comput. Sci. Softw. Eng. ISSN. - vol. 5, no. 8 - 2016. -2409-4285 pp.

50. Стандарты, протоколы и технологии связи, используемые для подключения устройств Интернета Вещей (M2M) - 2016. - URL: https://json.tv/ict_telecom_analytics_view/standarty-protokoly-i-tehnologii-svyazi-ispolzuemye-dlya-podklyucheniya-ustroystv-interneta-veschey-M2M-20161223101328 (дата обращения 25.08.2019).

51. Cisco The Internet of Things Reference Model // White Pap. - 2014. - 1-12 pp.

52. Parbhakar Singh Generating Different Mobility Scenarios in Ad Hoc Networks / Parbhakar Singh, Parveen Kumar, Tanweer Alam // International Journal of Electronics Communication and Computer Technology 4.2 - 2014. URL:https://www.researchgate.net/publication/306032784_Generating_Differ ent_Mobility_Scenarios_in_Ad_Hoc_Networks

53. Major DDoS attack on Dyn DNS knocks Spotify, Twitter, Github, PayPal, and more offline - 2016. - URL: https://www.pcworld.com/article/3133847/ddos-attack-on-dyn-knocks-spotifУ-twitter-github-etsy-and-more-offline.html(дата обращения 25.08.2019).

54. Котилевец И. (Kotilevets I.) Анализ технологий беспроводной сенсорной сети для реализации информационно-измерительной системы многоквартирного «умного дома» / Котилевец И., Скворцова Т. (Kotilevets I., Skvortsova T.) 2015. - 69-79 c. - URL: https://masters.donntu.ru/2020/fknt/belkin/library/3.pdf.

55. Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions / Gubbi Jayavardhana, et al. // Future generation computer systems 29.7 - 2013. - 1645-1660 pp. - DOI: https://doi.org/10.1016/jiuture.2013.01.010

56. Chauhan, Bhumi & Bhatt, Chintan. (2018). Bigdata Analytics in Industrial IoT. 10.1007/978-3-319-60435-0_16.

57. Алексеев В. (Alekseyev V.) - Модули Bluetooth, Wi-Fi и NFC производства u-blox- connectBlue для «M2M», часть 1. Модули с поддержкой Bluetooth // Беспроводные технологии. Т. 2. № 39. - 2015. - 27-32 с.

58. Стандарты, протоколы и технологии связи, используемые для подключения устройств Интернета Вещей (M2M) - 2016. - URL: https://json.tv/ict_telecom_analytics_view/standarty-protokoly-i-tehnologii-svyazi-ispolzuemye-dlya-podklyucheniya-ustroystv-interneta-veschey-M2M-20161223101328 (дата обращения 25.08.2019).

59. Эванс Д. (Evans D.) Интернет вещей. Как изменится вся наша жизнь на очередном витке развития Всемирной сети. Группа разработки интернет-решений Cisco для бизнеса (IBSG) - 2011.

60. ITU, "Overview of the Internet of things," Ser. Y Glob. Inf. infrastructure, internet Protoc. Asp. next-generation networks - Fram. Funct. Archit. Model. -2012 - 22 p.

61. Города, управляемые данными - 2016. - URL: https://www.pwc.ru/ru/government-and-public-sector/assets/ddc_rus.pdf (дата обращения 25.08.2018).

62. Козлов А. (Kozlov A.) Обработка потоковой информации Интернет-вещей [Электронный ресурс]: Учебное пособие / Козлов А., Котилевец И., Иванова И. (Kozlov A., Kotilevets I., Ivanova I.) - М.: МИРЭА - Российский технологический университет, 2022

63. Сбой в работе облачного сервиса Amazon вызвала простая опечатка -2016. - URL: https://www.securitylab.ru/news/485462.php (дата обращения 25.09.2018).

64. M. Samaniego Distributed ledger as a Service for IoT / M. Samaniego and R. Deters // 2016 IEEE Int. Conf. Internet Things IEEE Green Comput. Commun. IEEE Cyber, Phys. Soc. Comput. IEEE Smart Data. - 2016. - 433-436 pp.

65. E. Karafiloski Distributed Ledger Solutions for Big Data Challenges A Literature Review / E. Karafiloski // IEEE EUROCON 2017 17th International Conference on Smart Technologies no. July - 2017. - 6-8 pp.

66. Котилевец И. (Kotelevets I.) Технология распределенного реестра и распределенный реестр: учебно-методическое пособие / Котилевец И., Иванова И. (Kotilevets I., Ivanova I.) - М.: МИРЭА, 2019. - 76 с.: ил. -Библиогр.: с. 69-72

67. Implementation of directed acyclic graph in blockchain network to improve security and speed of transactions / Kotilevets I.D., Ivanova I.A., Romanov I.O., Magomedov S.G., Nikonov V.V., Pavelev S.A. - 2018. - URL: https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S2405896318328799?token=E3CE91 B012A2389FF1F9DF54124239C091971A3616940694D48E967014801C391 5940C9B5№D3AFA9C7A506C28805FEC&originRegion=eu-west-

1 &originCreation=20220927123047

68. Combination of Technology Blockchain and Multiversion Concurrency Control for Developing Database with Peer-to-Peer / Ivanova I.A., Kotilevets I.D., Karbova E.S., Pavelyev S.A. - 2018. - URL: https://www.sciencepubco.com/index.php/ijet/article/view/23315/11627.

69. People on nxtforum.org DAG, a generalized distributed ledger. - 2014. - URL: https://nxtforum.org/proof-of-stake-algorithm/dag-a-generalized-distributed ledger/ -Режим доступа: для зарегестрированных пользователей

70. Котилевец И. (Kotilevets I.) Распределенные системы и распределенный реестр в аналитике: учебно-метод. пособие / Котилевец И., Иванова И. (Kotilevets I., Ivanova I.) - М.: РТУ МИРЭА, 2019. - URL: https://library .mirea.ru/share/323 9

71. Харджоно Т. (Harjono T.) Анонимные идентификаторы для разрешенных распределенный реестров / Харджоно Т., Смит Н., Пентланд А. (Harjono T., Smith N., Pentland A.) - Обзорный документ - 2016.

72. Али Д. Салил С. Канхере, Раджа Д. (Ali D. Salil S. Kanher, Raja D.) Распределенный реестр в Интернете вещей: вызовы и решения: сборник статей.

73. Котилевец, И. Д. Алгоритмы шифрования для блокчейн / И. Д. Котилевец, В. О. Нереуца // Образование - путь к успеху : Сборник научных трудов Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 28-29 ноября 2018 года / Под общей редакцией Е.В. Плужника, Т.В. Яблоновской. -Москва: Негосударственное образовательное учреждение высшего образования Московский технологический институт, 2018. - С. 67-70. -URL: http s://elibrary.ru/item. asp?id=3 6687062

74. Ekblaw A Case Study for Distributed ledger in healthcare: 'MedRec' prototype for electronic health records and medical research data / A. Ekblaw, A. Azaria, J. D. Halamka, and A. Lippman // Proc. IEEE Open Big Data Conf. - 2016. - 113 pp.

75. N. Gupta Adopting Distributed Ledger Technology for Electronic Health Record Interoperability / N. Gupta, A. Jha, and P. Roy. - 2016.

76. Smart Contracts: The Distributed ledger Technology That Will Replace Lawyers - 2017. - URL: https://blockgeeks.com/guides/smart-contracts/ (дата обращения 25.09.2018).

77. Distributed ledgers Everywhere - A Use-case of Distributed ledgers in the Pharma Supply-Chain / T. Bocek, B. B. Rodrigues, T. Strasser, and B. Stiller // in 2017 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM2017). - 2017. - 772-777 pp.

78. Towards Better Availability and Accountability for IoT Updates by means of a Distributed ledger / A. Boudguiga et al. // in 2017 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW). - 2017. - 50-58 pp.

79. Haber Stuart How to time-stamp a digital document / Haber Stuart, W. Scott Stornetta // Conference on the Theory and Application of Cryptography. -Springer, Berlin, Heidelberg, 1990.

80. People on nxtforum.org DAG, a generalized distributed ledger - 2014. - URL: https://nxtforum.org/proof-of-stake-algorithm/dag-a-generalized-distributed ledger/ -Режим доступа: для зарегестрированных пользователей.

81. S. Huh Managing IoT Devices using Distributed ledger Platform / S. Huh, S. Cho, and S. Kim // in The 19th IEEE International Conference on Advanced Communications Technology (ICACT 2017). - 2017. - 464-467 pp.

82. Conoscenti Marco Distributed ledger for the Internet of Things: A systematic literature review. Computer Systems and Applications (AICCSA) / Marco Conoscenti, Antonio Vetro, and Juan Carlos De Martin // 2016 IEEE/ACS 13th International Conference of. - IEEE, 2016.

83. K. Christidis Distributed ledgers and Smart Contracts for the Internet of Things / K. Christidis and G. S. Member // IEEE Access, vol. 4 - 2016. - 2292-2303 pp.

84. Пахаев Х.Х., Айгумов Т.Г., Абдулмукминова Ф.М. Роль технологии блокчейн в реализации кибербезопасности // ИВД. 2022. №10 (94). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-tehnologii-blokcheyn-v-realizatsii-kiberbezopasnosti (дата обращения: 15.09.2024).

85. Канатьев К.Н., Большаков В.Н., Анисимов А.Р., Скоморохина Е.Р., Чикенев С.Д. Анализ возможностей технологии блокчейн в управлении данными // Инновации и инвестиции. 2023. №5. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-vozmozhnostey-tehnologii-blokcheyn-v-upravlenii-dannymi (дата обращения: 15.09.2024).

86. Шишкин С.Р., Ратушняя Е.С., Басыров И.И., Богач Е.В., Устинова Е.В. Оценка проблем и поиск путей решения при использовании технологии блокчейн в авторизации пользователей // Инновации и инвестиции. 2023. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-problem-i-poisk-putey-

resheniya-pri-ispolzovanii-tehnologii-blokcheyn-v-avtorizatsii-polzovateley (дата обращения: 15.09.2024).

87. Distributed ledger challenges and opportunities: A survey / Zheng Zibin, et al. // International Journal of Web and Grid Services 14.4. - 2018. - 352-375 pp. -DOI: https://doi.org/10.1504/IJWGS.2018.095647

88. Diana Asatryan 4 Challenges to Distributed ledger Adoption From Fidelity CEO - 2017.

89. Котилевец И. (Kotilevets I.) Применение направленного ациклического графа в распределенный реестр сети для повышения безопасности и скорости транзакций в промышленности / Котилевец И., Иванова И. (Kotilevets I., Ivanova I.) - 2019. - 53-59 c. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36761541.

90. Го Ф., Сяо С., Хеккер А., Дастар Ш. A Theoretical Model Characterizing Tangle Evolution in IOTA Blockchain Network // IEEE Internet of Things Journal. - 2022. - DOI: 10.1109/JIOT .2022.3207 513.

91. Distribut ed ledger for IoT security and privacy: The case study of a smart home / A. Dorri, S. S. Kanhere, R. Jurdak, and P. Gauravaram // 2017 IEEE Int. Conf. Pervasive Comput. Commun. Work. PerCom Work. - 2017. - 618-623 pp.

92. Nir Kshetri Can distributed ledger Strengthen the Internet of Things? / Nir Kshetri // IEEE Computer Society, no. August. - 2017. - 68- 72 pp.

93. Dorri Distributed ledger in internet of things: Challenges and Solutions / A. Dorri, S. S. Kanhere, and R. Jurdak // arXiv1608.05187 [cs], no. August - 2016.

94. Distributed ledger technology innovations / T. Ahram, A. Sargolzaei, S. Sargolzaei, J. Daniels, and B. Amaba // 2017 IEEE Technol. Eng. Manag. Conf., no. 2016 - 2017. - 137-141 pp.

95. Alam T CICS: Cloud-Internet Communication Security Framework for the Internet of Smart Devices / Alam T, Benaida M. // International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM). - 2018. - 74-84 pp. - DOI: https://doi.org/10.3991/ijim.v12i6.6776.

96. Alphand IoTChain: A distributed ledger security architecture for the Internet of Things / Alphand, Olivier, et al. // Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). - IEEE, 2018.

97. Котилевец И. (Kotilevets I.) Сочетание технологии распределенный реестр и управления мультиверсионным параллелизмом для безопасной и масштабируемой системы Индустриального Интернета Вещей / Котилевец И. (Kotilevets I.) - 2021. - 22-28 с. - DOI: 10.25791/asu.2.2021.1257

98. ITU, "Overview of the Internet of things," Ser. Y Glob. Inf. infrastructure, internet Protoc. Asp. next-generation networks - Fram. Funct. Archit. Model. -2012 - 22 p.

99. Разработка частично синхронного консенсусного алгоритма для распределенных систем с шардированием для инфраструктуры устройств межмашинного взаимодействия / Котилевец И., Иванова И. (Kotilevets I., Ivanova I.) // Вестник Российского нового университета. Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 3/2024, - с. 74-87.

100. Подходы к масштабированию протокола MQTT в системах межмашинного взаимодействия / Котилевец И. // научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского Университета ГПС МЧС России. 2/2025, - с. 141-150.

101. Чурямов А. Byteball: A Decentralized System for Storage and Transfer of Value [Электронный ресурс]. - 2016. - URL: https://obyte.org/Byteball.pdf

102. Androulaki E., Barger A., Bortnikov V. et al. Hyperledger Fabric: A Distributed Operating System for Permissioned Blockchains [Электронный ресурс] // arXiv.org. - 2018. - URL: https://arxiv.org/abs/1801.10228 (дата обращения: 26.09.2023)

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Копии актов внедрения

АКТ

внедрения результатов диссертационного исследования на соискание учёной степени

кандидата технических наук Котилевца Игоря Денисовича на тему «Модель

масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия»

Настоящим актом подтверждается, что результаты диссертационного исследования Котилевца И.Д. по теме «Модель масштабирования инфраструктуры гетерогенных устройств межмашинного взаимодействия» были рассмотрены специалистами ООО «Р-Связь».

Предложенная модель использовалась в задачах концептуального анализа и проектирования архитектур связи. Теоретические выкладки и результаты моделирования, касающиеся потенциальных преимуществ структуры ациклического направленного графа, были рассмотрены в контексте оценки подходов к обработке данных и повышению характеристик сетей. Предложенные подходы к повышению отказоустойчивости и распределению нагрузки были использованы при:

Проработке вариантов модернизации существующих сетей связи, направленной на повышение их масштабируемости и надежности.

Оценке концептуальных решений для новых сетевых инфраструктур, ориентированных на поддержку большого числа гетерогенных устройств в сценариях Интернета Вещей и Индустриального Интернета Вещей

ООО «Р-Связь» отмечает актуальность и потенциальную применимость подходов, изложенных в исследовании, для развития сетей связи. Теоретические и практические результаты, представленные в диссертации, могут быть полезны и представляют интерес в контексте задач, решаемых в области анализа развития архитектур современных сетей связи, включая проводные и беспроводные сегменты.

г.Москва

«_>> _ 2025

Ж (Подпись) (ФИО)

Щсто Печати организации)

2025

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ