Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Distributed Loads: Problem Solving01:21

Distributed Loads: Problem Solving

1.1K
Beams are structural elements commonly employed in engineering applications requiring different load-carrying capacities. The first step in analyzing a beam under a distributed load is to simplify the problem by dividing the load into smaller regions, which allows one to consider each region separately and calculate the magnitude of the equivalent resultant load acting on each portion of the beam. The magnitude of the equivalent resultant load for each region can be determined by calculating...
1.1K
Distribution Reliability and Automation01:25

Distribution Reliability and Automation

474
Distribution reliability in electrical power systems is critical for ensuring an uninterrupted power supply to consumers at minimal cost. According to IEEE Standard Terms, reliability is the probability that a device will function without failure over a specified time period or amount of usage. For electric power distribution, this translates to maintaining continuous power supply and addressing customer concerns over power outages. Several indices, as defined by IEEE Standard 1366-2012, are...
474
Decision Making01:20

Decision Making

865
Decision-making is a fundamental cognitive process that involves evaluating alternatives and selecting among them. This process can range from simple choices, such as deciding what to wear, to complex decisions, like choosing a major in college or a career path. The complexity of the decision often dictates the approach we use, which can be broadly categorized into two types: automatic and controlled decision-making.
Automatic decision-making is fast, intuitive, and relies on gut feelings...
865
Statically Indeterminate Problem Solving01:16

Statically Indeterminate Problem Solving

666
Statically indeterminate problems are those where statics alone can not determine the internal forces or reactions. Consider a structure comprising two cylindrical rods made of steel and brass. These rods are joined at point B and restrained by rigid supports at points A and C. Now, the reactions at points A and C and the deflection at point B are to be determined. This rod structure is classified as statically indeterminate as the structure has more supports than are necessary for maintaining...
666
Collisions in Multiple Dimensions: Problem Solving01:06

Collisions in Multiple Dimensions: Problem Solving

5.2K
In multiple dimensions, the conservation of momentum applies in each direction independently. Hence, to solve collisions in multiple dimensions, we should write down the momentum conservation in each direction separately. To help understand collisions in multiple dimensions, consider an example.
A small car of mass 1,200 kg traveling east at 60 km/h collides at an intersection with a truck of mass 3,000 kg traveling due north at 40 km/h. The two vehicles are locked together. What is the...
5.2K
Decision Making: P-value Method01:09

Decision Making: P-value Method

6.8K
The process of hypothesis testing based on the P-value method includes calculating the P- value using the sample data and interpreting it.
First, a specific claim about the population parameter is proposed. The claim is based on the research question and is stated in a simple form. Further, an opposing statement to the claim  is also stated. These statements can act as null and alternative hypotheses:  a null hypothesis would be a neutral statement while the alternative hypothesis can...
6.8K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Next-generation COVID-19 detection using a metasurface biosensor with machine learning-enhanced refractive index sensing.

Scientific reports·2025
Same author

RETRACTED ARTICLE: A novel deep learning-based approach for detecting attacks in social IoT.

Soft computing·2023
Ver todos los artículos relacionados

Video Experimental Relacionado

Updated: Jan 8, 2026

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit
05:30

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit

Published on: September 8, 2023

1.1K

Impulso bayesiano para la optimización del consenso adaptativo de defensa autónoma en redes blockchain

Smita Sachin Bhore1, N A Natraj2, Giri G Hallur1

  • 1Symbiosis Institute of Digital and Telecom Management, Symbiosis International (Deemed University), Pune, Maharashtra, India.

Scientific reports
|December 15, 2025
PubMed
Resumen

Este estudio presenta ADACON, un nuevo marco de seguridad blockchain que adapta dinámicamente los mecanismos de consenso utilizando la detección bayesiana de amenazas. Mejora la resiliencia de la red contra diversos ataques cambiando inteligentemente los protocolos, mejorando la seguridad sin sacrificar el rendimiento.

Palabras clave:
Sistemas adaptativosAnálisis bayesianoBlockchainMecanismos de consensoSeguridad de redesDetección de amenazas

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jan 8, 2026

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit
05:30

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit

Published on: September 8, 2023

1.1K

Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la Computación
  • Ciberseguridad
  • Sistemas Distribuidos

Sus antecedentes:

  • Las redes blockchain se enfrentan a amenazas de seguridad en evolución debido a mecanismos de consenso estáticos.
  • Los enfoques híbridos existentes carecen de adaptabilidad dinámica al panorama de amenazas en tiempo real.
  • La necesidad de sistemas blockchain resilientes en infraestructuras críticas es primordial.

Objetivo del estudio:

  • Proponer y evaluar la Optimización del Consenso Adaptativo de Defensa Autónoma para Redes Blockchain (ADACON).
  • Investigar la adaptación en tiempo real entre múltiples protocolos de consenso para mejorar la resiliencia de blockchain.
  • Abordar la brecha de seguridad crítica en aplicaciones descentralizadas permitiendo el ajuste dinámico del consenso.

Principales métodos:

  • Desarrollo de un marco modular que integra un Detector de Amenazas Bayesiano, un Adaptador de Consenso y un monitor del Estado de la Red.
  • Implementación de un cambio dinámico entre cinco mecanismos de consenso (PoW, PoS, PBFT, PoA, DPoS).
  • Evaluación de ADACON a través de simulaciones con 1000 nodos frente a seis vectores de ataque, incluidos ataques Sybil, DoS y bizantinos.

Principales resultados:

  • ADACON identificó y respondió eficazmente a diversos ataques con baja latencia (29,7 ms) y alto rendimiento (833 TPS).
  • La fiabilidad del marco se confirmó en múltiples simulaciones con métricas de rendimiento consistentes (CV < 7,1 % para latencia, 5,4 % para rendimiento).
  • La Prueba de Participación Delegada (DPoS) fue el mecanismo seleccionado con mayor frecuencia (23,2 %), lo que demuestra un equilibrio entre seguridad y rendimiento.

Conclusiones:

  • La adaptación dinámica del consenso mejora significativamente la seguridad de blockchain, superando a los métodos híbridos existentes.
  • ADACON ofrece importantes ventajas de seguridad para entornos de alta seguridad como los sistemas financieros.
  • Se necesita más investigación para optimizar la frecuencia de cambio y desarrollar protocolos de transición seguros para maximizar la efectividad.