Blockchain-based incentivization for security practices in IIoT-networks

Abstract

Η ραγδαία εξάπλωση των συσκευών του Βιομηχανικού Διαδικτύου των Πραγμάτων (IIoT) εισάγει σημαντικούς κινδύνους ασφάλειας, ιδιαίτερα όσον αφορά μη εξουσιοδοτημένες ροές πληροφοριών και παραβιάσεις της εμπιστευτικότητας των δεδομένων. Οι παραδοσιακές μέθοδοι ελέγχου πρόσβασης συχνά αδυνατούν να αντιμετωπίσουν αποτελεσματικά τα δυναμικά και αποκεντρωμένα περιβάλλοντα IIoT, καθιστώντας αναγκαία την ανάπτυξη πιο προσαρμοστικών και ισχυρών μηχανισμών ασφάλειας. Στην παρούσα εργασία παρουσιάζεται ένα καινοτόμο πλαίσιο παροχής κινήτρων με χρήση blockchain, που στοχεύει στη βελτίωση των πρακτικών ασφαλείας στα δίκτυα IIoT μέσω αποκεντρωμένων οικονομικών κινήτρων. Η προτεινόμενη λύση ενσωματώνει ένα πιθανοτικό μοντέλο Bayes για δυναμική ανίχνευση παράνομων ροών πληροφορίας σε πραγματικό χρόνο, χρησιμοποιώντας τεχνικές εξομάλυνσης Laplace για την αντιμετώπιση ζητημάτων μηδενικής συχνότητας και τη βελτίωση της απόκρισης απέναντι σε νέες απειλές. Τα επικυρωμένα στατιστικά αποτελέσματα από τις διαδικασίες συγκέντρωσης δεδομένων εκτός blockchain μεταδίδονται με ασφάλεια μέσω μιας υπηρεσίας τύπου oracle που υλοποιείται με χρήση Java και Spring Boot, αλληλεπιδρώντας απρόσκοπτα με έξυπνα συμβόλαια Ethereum μέσω της βιβλιοθήκης Web3j. Τα έξυπνα συμβόλαια αυτοματοποιούν την επιβράβευση των συμμορφούμενων κόμβων και την επιβολή κυρώσεων σε περιπτώσεις κακόβουλων δραστηριοτήτων, αξιοποιώντας έναν εξελιγμένο μηχανισμό ERC-20 token με τεχνικές δέσμευσης (staking) και περικοπής (slashing). Οι εμπειρικές αξιολογήσεις καταδεικνύουν ότι το προτεινόμενο μοντέλο εκτίμησης κινδύνου Bayes συγκλίνει γρήγορα και προσαρμόζεται αποτελεσματικά σε διάφορα ρεαλιστικά σενάρια IIoT, παρέχοντας σταθερές και ακριβείς εκτιμήσεις κινδύνου. Η ανάλυση κλιμακωσιμότητας και καθυστέρησης επιβεβαιώνει ότι η ενσωμάτωση του blockchain, σε συνδυασμό με στρατηγικές ομαδικής επεξεργασίας συναλλαγών (batch processing), επιφέρει αποδεκτή επιβάρυνση στην απόδοση, ενισχύοντας παράλληλα σημαντικά τη λογοδοσία και την ανθεκτικότητα του συστήματος. Η συγκριτική ανάλυση έναντι υφιστάμενων μοντέλων, όπως τα πρωτόκολλα Operation Interruption (OI) και Time-Based Operation Interruption (TBOI), αναδεικνύει τα μοναδικά πλεονεκτήματα της προτεινόμενης προσέγγισης παροχής κινήτρων στην ενίσχυση της προληπτικής συμμόρφωσης σε εκτεταμένες υλοποιήσεις IIoT. Τα αποτελέσματα της παρούσας μελέτης επιβεβαιώνουν την πρακτικότητα και την αποτελεσµατικότητα της παροχής κινήτρων µέσω blockchain ως συµπληρωµατικής και κλιµακούµενης προσέγγισης για την αντιµετώπιση σύγχρονων προκλήσεων ασφαλείας σε IIoT, παρέχοντας σαφείς δυνατότητες για υιοθέτηση σε πραγματικά βιομηχανικά περιβάλλοντα.The rapid proliferation of Industrial Internet of Things (IIoT) devices introduces significant security risks, particularly concerning unauthorized information flows and breaches of data confidentiality. Traditional access control methods often fall short in addressing dynamic, decentralized IIoT environments, necessitating more adaptive and robust security mechanisms. This thesis introduces a novel blockchain-based incentivization framework aimed at enhancing security practices within IIoT networks through decentralized, economically driven incentives. Our proposed solution integrates Bayesian probabilistic modeling for dynamic, real-time detection of illegal information flows, employing Laplace smoothing techniques to mitigate zero-frequency issues and enhance responsiveness to emerging threats. The validated statistical results from off-chain data aggregation processes are securely transmitted via an oracle microservice implemented using Java and Spring Boot frameworks, which interacts seamlessly with Ethereum smart contracts through Web3j. Smart contracts automate the rewarding of compliant nodes and penalizing of malicious activities, employing a sophisticated ERC-20 token-based staking and slashing mechanism. Empirical evaluations demonstrate that the Bayesian risk assessment model rapidly converges and adapts under various realistic IIoT scenarios, providing stable and accurate risk estimations. Scalability and latency analyses confirm that blockchain integration, coupled with batch processing strategies, yields acceptable performance overheads while significantly enhancing security accountability and operational resilience. Comparative analysis against existing methods such as Operation Interruption (OI) and Time-Based Operation Interruption (TBOI) protocols underscores the unique strengths of our incentive-driven approach in fostering initiative-taking compliance across large-scale IIoT deployments. The findings presented affirm the practicality and effectiveness of blockchain-based incentivization as a complementary and scalable approach to addressing contemporary IIoT security challenges, providing clear pathways for adoption in real-world industrial settings.