Технології та інжиніринг
Технології та інжиніринг
ISSN 2786-5371 e-ISSN 2786-538X
DOI: 10.30857/2786-5371
Подати статтю

Стаття

Завантажити статтю

Аналіз основних моделей, методів та засобів збору даних в Iнтернеті речей

Максим Савка

Отримано 15.11.2024, Доопрацьовано 13.03.2025, Прийнято 30.04.2025

Анотація

Швидкий розвиток мобільних технологій та технологічна революція сприяють активному впровадженню Інтернету речей, що веде до зростання кількості фізичних пристроїв, підключених до Інтернету. Однак поряд із перевагами Інтернету речей зростають і недоліки, зокрема кіберзагроза, порушення приватності та ризики несанкціонованого збору даних. У зв’язку з цим дослідження викликів та заходів захисту в сфері Інтернету речей є необхідним для забезпечення безпечного впровадження цих технологій. Метою дослідження було проаналізувати ключові моделі, методи та інструменти збору даних у середовищі Інтернету речей. Методологічною основою роботи був системний підхід, який дозволив представити державну політику у сфері Інтернету речей як складну, структурно організовану систему, що потребує вдосконалення та розвитку. В роботі застосовувались загальнонаукові та специфічні методи (системний, абстрагування та порівняння, формалізації, інституціонального аналізу, історико-генетичний, логіко-семантичний, класифікації, узагальнення, аналізу, формалізації та порівняння), а також широко і послідовно використовувалися статистичні дані. Встановлено, що серед існуючих технологій збору даних найширше застосовуються сенсорні мережі й хмарні обчислення, але вони не покривають усіх вимог мобільних систем Інтернету речей, зокрема щодо енергоефективності, пропускної здатності й безпеки. Виявлено, що сучасні архітектурні рішення (у тому числі соціальні архітектури Інтернету речей) дають змогу масштабувати систему та підключати різноманітні пристрої, однак мають обмеження, пов’язані зі складністю розгортання та пропускною здатністю. З’ясовано, що основні загрози безпеці виникають на всіх рівнях мобільних мереж Інтернету речей – від пристроїв до хмарної інфраструктури, що підтверджує необхідність комплексного підходу до їх захисту. Показано, що переважна більшість наявних рішень не задовольняє одночасно вимоги до низького енергоспоживання, швидкості збору й обробки даних у мережах із динамічною топологією, а також вимоги до надійності й конфіденційності. Запропоновані напрацювання доповнюють існуючі методи, посилюючи гнучкість і стійкість процесу збирання даних та створюючи підґрунтя для розробки нових енергоефективних і безпечних засобів в Інтернеті речей


Ключові слова:

хмарні обчислення; архітектура ІоТ; безпека даних; протокол CoAP; fog-обчислення

https://doi.org/10.30857/2786-5371.2025.2.6

Взято з Т. 26, № 2, 2025

Сторінки 66-78

Використані джерела ЦИТУВАТИ

Використані джерела

  1. Abdulkareem, N.M., Zeebaree, S.R.M., Sadeeq, M.A.M., Ahmed, D.M., Sami, A.S., & Zebari, R.R. (2021). IoT and cloud computing issues, challenges and opportunities: A review. Qubahan Academic Journal, 1(2), 1-7. doi: 10.48161/QAJ.V1N2A36.
  2. Al-Hadhrami, Y., & Hussain, F.K. (2021). DDoS attacks in IoT networks: A comprehensive systematic literature review. World Wide Web, 24, 971-1001. doi: 10.1007/s11280-020-00855-2.
  3. Alrawais, A. (2020). Security issues in near field communications (NFC). International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 11(11), 621-628. doi: 10.14569/IJACSA.2020.0111176.
  4. Chanal, P.M., & Kakkasageri, M.S. (2020). Security and privacy in IoT: A survey. Wireless Personal Communications, 115, 1667-1693. doi: 10.1007/S11277-020-07649-9.
  5. Dinculeană, D., & Cheng, X. (2019). Vulnerabilities and limitations of MQTT protocol used between IoT devices. Applied Sciences, 9(5), article number 848. doi: 10.3390/APP9050848.
  6. Farhan, L., Hameed, R.S., Ahmed, A.S., Fadel, A.H., Gheth, W., Alzubaidi, L., Fadhel, M.A., & Al-Amidie, M. (2021). Energy efficiency for green Internet of Things (IoT) networks: A survey. Network, 1(3), 279-314.  doi: 10.3390/network1030017.
  7. Haseeb, K., Almogren, A., Islam, N., Din, I.U., & Jan, Z. (2019). An energy-efficient and secure routing protocol for intrusion avoidance in IoT-based WSN. Energies, 12(21), article number 4174. doi: 10.3390/EN12214174.
  8. He, P., Zhou, Y., & Qin, X. (2024). A survey on energy-aware security mechanisms for the Internet of Things. Future Internet, 16(4), article number 128. doi: 10.3390/FI16040128.
  9. Ho, M.-H., Lai, M.-Y., & Liu, Y.-T. (2022). Implementation of DDS cloud platform for real-time data acquisition of sensors for a legacy machine. Electronics, 11(13), article number 2096. doi: 10.3390/ELECTRONICS11132096.
  10. Honcharenko, D., Mokin, V., & Protsenko, D. (2023). Building an information system for monitoring physical indicators based on the internet of things technology. Information Technologies and Computer Engineering, 52(2), 99-108. doi: 10.31649/1999-9941-2023-57-2-99-108.
  11. Huang, Y., Liu, Y., Song, J., & Meng, W. (2024). A lightweight and efficient raw data collection scheme for IoT systems. Journal of Information and Intelligence, 2(3), 209-223. doi: 10.1016/J.JIIXD.2024.03.004.
  12. IEEE 802.15.4. (n.d.). Retrieved from https://docs.nordicsemi.com/bundle/ncs-latest/page/zephyr/connectivity/networking/api/ieee802154.html.
  13. Internal documentation – OpenDDS 3.28.0. (n.d.). Retrieved from https://opendds.readthedocs.io/en/dds-3.28/internal/index.html.
  14. Ivanov, D., Alekseienko, V., & Yarmolenko, T. (2023). Features of the interdependence of Big Data and Internet of Things technologies. Bulletin of Priazovsky State Technical University, 46, 13-27. doi: 10.31498/2225-6733.46.2023.288096. 
  15. Kasiviswanathan, S., Gnanasekaran, S., Thangamuthu, M., & Rakkiyannan, J. (2024). Machine-learning- and Internet-of-Things-driven techniques for monitoring tool wear in machining process: A comprehensive review. Journal of Sensor and Actuator Networks,13(5), article number 53. doi: 10.3390/JSAN13050053.
  16. Khadam, U., Davidsson, P., & Spalazzese, R. (2024). Exploring the role of Artificial Intelligence in Internet of Things systems: A systematic mapping study. Sensors, 24(20), article number 6511. doi: 10.3390/S24206511.
  17. Khare, S., & Totaro, M. (2019). Big Data in IoT. In 2019 10th international conference on computing, communication and networking technologies, ICCCNT (pp. 1-7). Kanpur: India. doi: 10.1109/ICCCNT45670.2019.8944495.
  18. Liu, Z., Li, Y., Zhao, L., Liang, R., & Wang, P. (2022). Comparative evaluation of the performance of ZigBee and LoRa wireless networks in building environment. Electronics, 11(21), article number 3560. doi: 10.3390/ELECTRONICS11213560.
  19. Mahdavinejad, M.S., Rezvan, M., Barekatain, M., Adibi, P., Barnaghi, P., & Sheth, A.P. (2018). Machine learning for Internet of Things data analysis: A survey. Digital Communications and Networks, 4(3), 161-175. doi: 10.1016/J.DCAN.2017.10.002.
  20. Mishra, N., & Pandya, S. (2021). Internet of Things applications, security challenges, attacks, intrusion detection, and future visions: A systematic review. IEEE Access, 9, 59353-59377. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3073408.
  21. MQTT version 5.0. (n.d.). Retrieved from https://docs.oasis-open.org/mqtt/mqtt/v5.0/mqtt-v5.0.html.
  22. Onumadu, P., & Abroshan, H. (2024). Near-Field Communication (NFC) cyber threats and mitigation solutions in payment transactions: A review. Sensors, 24(23), article number 7423. doi: 10.3390/S24237423.
  23. Peyman, M., Copado, P.J., Tordecilla, R.D., Martins, L.D.C., Xhafa, F., & Juan, A.A. (2021). Edge computing and IoT analytics for agile optimization in intelligent transportation systems. Energies, 14(19), article number 6309. doi: 10.3390/EN14196309.
  24. Prasad, V.K., Dansana, D., Bhavsar, M.D., Acharya, B., Gerogiannis, V.C., & Kanavos, A. (2023). Efficient resource utilization in IoT and cloud computing. Information, 14(11), article number 619. doi: 10.3390/INFO14110619
  25. Routray, S.K., Pappa, M., Jha, M.K., & Sharmila, K.P. (2023). Performance of CoAP in the limited resource environment: An empirical study. In 5th international conference on inventive research in computing applications, ICIRCA (pp. 510-515). Coimbatore: India. doi: 10.1109/ICIRCA57980.2023.10220891.
  26. Saban, M., Aghzout, O., Medus, L.D., & Rosado, A. (2021). Experimental analysis of IoT networks based on LoRa/LoRaWAN under indoor and outdoor environments: Performance and limitations. IFAC-PapersOnLine, 54(4), 159-164. doi: 10.1016/J.IFACOL.2021.10.027.
  27. Sciangula, G., Casini, D., Biondi, A., Scordino, C., & Di Natale, M. (2023). Bounding the data-delivery latency of DDS messages in real-time applications. In 35th Euromicro conference on real-time systems (ECRTS 2023). Leibniz international proceedings in informatics (LIPIcs) (pp. 9:1-9:26). Vienna: Austria.  doi: 10.4230/LIPICS.ECRTS.2023.9.
  28. Shelby, Z., Hartke, K., & Bormann, C. (2014). The Constrained Application Protocol (CoAP). doi: 10.17487/RFC7252.
  29. Somani, G., Gaur, M.S., Sanghi, D., Conti, M., & Buyya, R. (2017). DDoS attacks in cloud computing: Issues, taxonomy, and future directions. Computer Communications, 107, 30-48. doi: 10.1016/J.COMCOM.2017.03.010.
  30. Supreeth, S., & Patil, K. (2022). VM Scheduling for Efficient Dynamically Migrated Virtual Machines (VMS-EDMVM) in cloud computing environment. KSII Transactions on Internet and Information Systems, 16(6), 1892-1912. doi: 10.3837/TIIS.2022.06.007.
  31. Usmani, M.F. (2021). MQTT protocol for the IoT – review paper. Frankfurt: Frankfurt University of Applied Sciences. doi: 10.13140/RG.2.2.26065.10088.
  32. Waheed, S., Hanif, S., Hafeez, R., Sharif, M.I., Siddique, K., & Akhtar, Z. (2024). A comprehensive survey on applications, challenges, threats and solutions in IoT environment and architecture. Journal of Computer Science, 20(3), 310-332. doi: 10.3844/JCSSP.2024.310.332.
  33. Younis, R., Iqbal, M., Munir, K., Javed, M.A., Haris, M., & Alahmari, S. (2024). A comprehensive analysis of cloud service models: IaaS, PaaS, and SaaS in the context of emerging technologies and trend. In 5th international conference on electrical, communication and computer engineering, ICECCE (pp. 1-6). Kuala Lumpur: Malaysia. doi: 10.1109/ICECCE63537.2024.10823401.
  34. Youssef, W.E.H., Abdelli, A., Kharroubi, F., Dridi, F., Khriji, L., Ahshan, R., Machhout, M., Nengroo, S.H., & Lee, S. (2023). A secure chaos-based lightweight cryptosystem for the Internet of Things. IEEE Access, 11, 123279-123294. doi: 10.1109/ACCESS.2023.3326476.

ЦИТУВАТИ

Savka, M. (2025). Analysis of the key models, methods, and means of data collection in the Internet of Things. Technologies and Engineering, 26(2), 66-78. https://doi.org/10.30857/2786-5371.2025.2.6