Как Hedera Hashgraph обеспечивает быструю и энергоэффективную аутентификацию для образовательных систем IoT

• Стек аутентификации для e-learning на базе Hedera достиг 4310 транзакций в секунду (TPS), хотя производительность немного снизилась до 3425 TPS при использовании вместе с графами знаний.
• Тестирование на реальных устройствах показало время аутентификации от 41 до 47 мс на Raspberry Pi и от 55 до 68 мс на ESP32; тесты BAN+ProVerif не выявили утечек аутентификации.

Hedera Hashgraph упоминается в новых исследованиях как практичная базовая платформа для быстрой и энергоэффективной аутентификации в образовательных системах IoT. Тема исследования затрагивает типичную проблему в контексте электронного обучения, где взаимосвязанные устройства могут замедлять доступ и увеличивать вероятность сбоев при аутентификации, осуществляемой централизованным сервисом. Предложенная модель использует Hedera в качестве слоя доверия и упорядочивания, при этом конфиденциальные данные об идентификации хранятся вне сети.

По словам исследователя Марко Слезманна, исследование объединяет Hedera Hashgraph, графы знаний и динамические симметричные ключи, генерируемые с помощью GAN. Сервис консенсуса Hedera используется для создания упорядоченных и отмеченных временем событий, что позволяет проверять и отслеживать действия аутентификации без публикации конфиденциальных данных. Решение предназначено для развертывания в школах и учебных платформах, использующих устройства с низким энергопотреблением и большим количеством сессий.

Hedera + Графы знаний + GAN-ключи: Высокопроизводительная и энергоэффективная система аутентификации для e-learning на IoT

IoT в e-learning – это здорово... пока вход и идентификация не становятся узким местом. Централизованная аутентификация = единая точка отказа, плохая масштабируемость, а IoT-устройства имеют ограниченные ресурсы.… https://t.co/QUqj1e1WyM pic.twitter.com/qP2vKHWjzc

— Marco Ħ (@MarcoSalzmann80) 26 января 2026 г.

В то же время, графы знаний используются семантическим компонентом для моделирования идентификаторов, атрибутов и разрешений в виде взаимосвязей. Это помогает в проверке политик в учреждении и обеспечивает контроль над политиками доступа, которые сложно контролировать в традиционных системах, основанных на имени пользователя. Однако, криптографический аспект включает в себя модуль GAN, который генерирует динамические симметричные ключи. Согласно исследованию, GAN не предназначен для замены традиционной криптографической генерации случайных чисел, а для ее дополнения.

Hedera: Результаты тестирования показывают 4310 TPS на реальном IoT-оборудовании

В ходе тестирования полная система достигла 4310 транзакций в секунду. Исследование также показало улучшения по сравнению с базовыми системами, включая более высокую пропускную способность, меньшее время обработки и меньшее время выполнения на больших наборах данных. Согласно исследованию, энергопотребление было на 6-15% ниже, а задержка аутентификации снизилась примерно на 23% при высокой сетевой нагрузке.

В то же время, результаты экспериментов показали компромисс между смыслом и скоростью. Сеть Hedera со стандартной криптографией достигла примерно 3710 транзакций в секунду (TPS). Добавление графов знаний снизило пропускную способность до примерно 3425 TPS, что отражает семантические издержки. Базовая версия блокчейна с графом знаний показала около 3000 TPS. Когда в систему были включены Hedera, графы знаний и динамика ключей на основе генеративно-состязательных сетей (GAN), пропускная способность возросла до 4310 TPS, что является лучшим результатом в исследовании.

В исследовании также измерялась стоимость семантических проверок в слое графа знаний. Поиск информации о пользователях занимал от 1,9 до 3,1 мс, а многоступенчатое логическое заключение – от 5,8 до 7,4 мс. Запросы контроля доступа занимали примерно от 7,2 до 9,8 мс, что показывает дополнительное время, необходимое для проверки на соответствие политикам.

Авторы также проверили, смогут ли устройства с низким энергопотреблением справиться с такими накладными расходами. Используя Raspberry Pi 4, ESP32 и Arduino Nano 33 IoT, они выполняли операции легкой криптографии, включая AES-128 и SHA-256. Для входных данных размером 256 байт, SHA-256 занимал 0,42 мс на Pi, 1,21 мс на ESP32 и 4,73 мс на Arduino, в то время как дешифрование AES-128 занимало 0,18 мс, 0,83 мс и 3,95 мс соответственно.

Кроме того, для проверки безопасности использовались логика BAN и ProVerif в 500 символических тестах, и в ходе этих тестов не было зафиксировано ни одной ошибки конфиденциальности или аутентификации. В реализации также использовались сравнения с постоянным временем и маскирующие операции для снижения временной изменчивости и ограничения утечек в экспериментальной среде, созданной авторами. Тем временем, за пределами исследовательских проектов, Hedera расширила свою видимость благодаря многолетнему партнерству с McLaren Racing, которая планирует выпускать цифровые коллекционные предметы, доступные для бесплатного получения.

В связи с этими событиями, токен HBAR восстановился после снижения на 9% за последние 30 дней. На момент публикации, HBAR торговался по цене $0.1057, что на 1% ниже.