Tracing Data Origins in Smart Cities: An IoT Perspective

IEEE Access, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/access.2025.3591277
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.