Tracing Data Origins in Smart Cities: An IoT Perspective

IEEE Access, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/access.2025.3591277
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

With the increasing number of connected Internet of Things (IoT), complex and diverse heterogeneous data are generated every second, and they face big data processing and security challenges. This study discusses the important role of data provenance in smart cities and IoT ecosystems. An important task solved by data provenance is tracking the entire lifecycle of the data: their creation, transmission, storage, and processing. This paper addresses the importance of data quality to ensure the trustworthiness of IoT applications. The review provides a comprehensive analysis of current IoT provenance methods and technologies, and we propose a taxonomy that classifies the key components of IoT data provenance systems in smart cities. The findings aim to assist researchers and practitioners in the development and implementation of effective data provenance strategies for smart city applications. Additionally, a case study on secure air quality monitoring demonstrates how provenance mechanisms can be implemented in a real-world IoT network.