Forscher entwickeln neues Modell für den Ersatz ungenauer IoT-Daten

Es gibt viele Situationen, in denen alte Informationen im Umlauf sind und Probleme verursachen könnten. Das Modell hilft bei der Lösung dieses Problems.

Forscher der North Carolina State University haben ein neues Modell für das Internet der Dinge (IoT) demonstriert, das darauf abzielt, ungenaue oder veraltete Daten schneller zu ersetzen.

Das Modell, veröffentlicht in IEEE/ACM Transactions on Networking Journal, könnte laut Wenye Wang, Co-Autorin und Professorin für Ingenieurwissenschaften an der NC State, auch zur Bekämpfung von Fehlinformationen in sozialen Medien eingesetzt werden.

„Es gibt viele Umstände, unter denen alte Informationen im Umlauf sind und Probleme verursachen könnten, seien es alte Sicherheitsdaten oder ein irreführendes Gerücht“, sagte Wang in einer Ankündigung. „Unsere Arbeit hier umfasst ein neues Modell und eine damit verbundene Analyse, wie neue Daten alte Daten in diesen Netzwerken ersetzen können.“

Einige IoT-Netzwerke haben Knoten, die alle 24 Stunden oder länger aktualisiert werden, wodurch der Bediener über den aktuellen Status der Maschine im Unklaren bleibt. Aber selbst wenn der Knoten sich häufiger meldet, kann das System einige Zeit brauchen, um das Netzwerk mit den neuen Informationen zu aktualisieren.

Mit diesem neuen Modell und dieser Anleitung wäre ein Netzwerk proaktiver bei der Anpassung von Daten an aktuelle Werte. „Praktisch könnte dies verwendet werden, um sicherzustellen, dass ein IoT-Netzwerk alte Daten so schnell wie möglich löscht und mit neuen, genauen Daten arbeitet“, sagte Wang .

Die Verbreitung von Fehlinformationen in sozialen Medien ist ein Problem, mit dem alle Netzwerke konfrontiert sind, wobei sowohl YouTube als auch Facebook wegen schlechter Reaktionen auf Online-Hass und Rassismus kritisiert werden.

Die aktuelle Coronavirus-Pandemie rückt dieses Problem erneut in den Vordergrund, da Google, Facebook und Twitter alle Tools entwickelt haben, um gesundheitliche Fehlinformationen und Rassismus zu reduzieren.

„Letztendlich kann unsere Arbeit dazu verwendet werden, die besten Orte zum Einspeisen neuer Daten in ein Netzwerk zu bestimmen, damit die alten Daten schneller gelöscht werden können“, sagte Wang.