П.Е. Слядников1, Н.В. Тутова2, А.Г. Ерохин3, А.В. Елисеев4, А.В. Рожнов5

1–3 МТУСИ (Москва, Россия)
4, 5 Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (Москва, Россия)
1 p.e.slyadnikov@mtuci.ru, 2 e-natasha@mail.ru, 3 a.g.erokhin@mtuci.ru, 4 eliseev@ipu.ru, 5 rozhnov@ipu.ru

Постановка проблемы. Интеграция блокчейн-технологий в гетерогенные сети Интернета вещей является сложной задачей. С одной стороны, требования блокчейна к вычислительным ресурсам, памяти и постоянной сетевой доступности являются жёсткими. С другой стороны, парк устройств Интернета вещей характеризуется большой гетерогенностью — от мощных шлюзов до энергоограниченных датчиков с микроконтроллерами. Статические модели блокчейн-инфраструктуры, не учитывающие эту неоднородность, ведут к перегрузке слабых узлов, неэффективному использованию ресурсов и быстрому истощению автономных устройств, что делает развертывание непрактичным.

Цель. Разработать математическую модель для многокритериальной оптимизации параметров блокчейн-инфраструктуры, таких как размер блока, интервал его создания, размер и состав комитета валидаторов, с учётом разнородности ресурсов гетерогенных IoT-узлов. Проводимая в целом интеграция направлена на поиск баланса между производительностью, энергоэффективностью, безопасностью и стоимостью эксплуатации сети.

Результаты. Разработана комплексная математическая модель, формализующая задачу как проблему смешанного целочисленного нелинейного программирования. Отмечено, что модель позволяет определить, какие узлы должны выполнять роли валидаторов и хранителей данных, а также какими должны быть глобальные параметры сети Интернета вещей с блокчейном для заданных требований к пропускной способности и задержке при соблюдении ограничений по ресурсам устройств. Разработана программа на Python, реализующая генетический алгоритм и жадную эвристику для поиска квазиоптимальных решений.

Практическая значимость. Решение предоставляет архитекторам и инженерам методику и инструмент для проектирования жизнеспособных и экономически эффективных IoT-блокчейн систем, что позволяет перейти от эмпирического проектирования к научно обоснованному выбору архитектурных решений для блокчейн-интегрированных IoT-систем.

Слядников П.Е., Тутова Н.В., Ерохин А.Г., Елисеев А.В., Рожнов А.В. Интеграция блокчейн-технологий в инфраструктуре Интернета вещей с учетом гетерогенности узлов // Динамика сложных систем. 2026. Т. 20. № 4. С. 74−85. DOI: 10.18127/j19997493-202604-06

1. Zhang Y., Wen J. The IoT electric business model: Using blockchain technology for the internet of things // Peer-to-Peer Networ­king and Applications. 2017. V. 10. № 4. P. 983–994.
2. Christidis K., Devetsikiotis M. Blockchains and smart contracts for the internet of things // IEEE access. 2016. V. 4. P. 2292–2303.
3. Panarello A., Tapas N., Merlino G., Longo F., Puliafito A. Blockchain and IoT integration: A systematic survey // Sensors. 2018. V. 18. № 8(2575). P. 1–37.
4. Dorri A. et al. Blockchain for IoT security and privacy: The case study of a smart home // 2017 IEEE international conference on pervasive computing and communications workshops (PerCom workshops). IEEE. 2017. P. 618–623.
5. Dlimi Z., Ezzati A., Alla S.B. A lightweight blockchain for IoT in smart city (IoT-SmartChain) // Computers, Materials, & Continua. 2021. V. 69. № 2. P. 2687–2703.
6. Li Y., Wang J., Zhang H. A survey of state-of-the-art sharding blockchains: Models, components, and attack surfaces // Journal of Network and Computer Applications. 2023. V. 217. P. 103686.
7. Potgantwar A.D., Rajawat A.S., Muqeem M. Unlocking the Potential of Smart Devices: The Synergy Between Blockchain and IoT using RBM // PICT’s International Journal of Engineering and Technology (PIJET). 2023. V. 1. Iss. 1. P. 126–134.
8. Sun Y., Sun Y., Zhang L., Feng G., Yang B., Cao B., Imran M.A. Blockchain-enabled wireless Internet of Things: Performance ana­lysis and optimal communication node deployment // IEEE Internet of Things Journal. 2019. V. 6. № 3. P. 5791–5802.
9. Cao B., Wang X., Zhang W., Song H., Lv Z. A many-objective optimization model of industrial internet of things based on private blockchain // IEEE Network. 2020. V. 34. № 5. P. 78–83.
10. Hang L., Kim D.H. Optimal blockchain network construction methodology based on analysis of configurable components for enhancing hyperledger fabric performance // Blockchain: Research and Applications. 2021. V. 2. № 1(100009). P. 1–12.
11. Alzhrani F., Saeedi K., Zhao L. Architectural patterns for blockchain systems and application design // Applied Sciences. 2023. V. 13. № 20(11533). P. 1–22.
12. Pennino D., Pizzonia M., Vitaletti A., Zecchini M. Blockchain as IoT Economy enabler: A review of architectural aspects // Journal of Sensor and Actuator Networks. 2022. V. 11. № 2(20). P. 1–36.
13. Croman K., Decker C., Eyal I., Gencer A.E., Juels A., Kosba A., Miller A., Saxena P., Shi E., Sirer E.G., Song D., Wattenhofer R. On Scaling Decentralized Blockchains: (A Position Paper) // International conference on financial cryptography and data security. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. 2016. P. 106–125.
14. Gervais A., Karame G.O., Wüst K., Glykantzis V., Ritzdorf H., Capkun S. On the security and performance of proof of work blockchains // Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC conference on computer and communications security. 2016. P. 3–16.
15. Dinh T.T.A., Liu R., Zhang M., Chen G., Ooi B.C., Wang J. Untangling blockchain: A data processing view of blockchain systems // IEEE transactions on knowledge and data engineering. 2018. V. 30. № 7. P. 1366–1385.
16. Помогалова А.В., Донсков Е.А., Елагин В.С. Модель интеграции адаптивного алгоритма выбора и смены консенсуса блокчейна при граничных значениях показателей сети // Электросвязь. 2024. Т. 12. С. 16–24.
17. Бородин В.В., Шевцов В.А., Ковалкина Н.Г. Типовые модели трафика гетерогенных сетей // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. T. 78. № 10. С. 45–58. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202410-06
18. Синицын И.Н., Титов Ю.П. Оптимизация порядка следования гиперпараметров вычислительного кластера методом муравьиных колоний // Системы высокой доступности. 2022. Т. 18. № 3. С. 23−38. DOI: https://doi.org/10.18127/j20729472-202203-02
19. Козлов С.В., Спирина Е.А. Алгоритмы реализации метода совместной динамической маршрутизации в программно-конфигурируемых гетерогенных сетях связи // Электромагнитные волны и электронные системы. 2025. Т. 30. № 5. С. 61−78. DOI: https://doi.org/10.18127/j5604128-202505-05