АЛГОРИТМ СТІЙКОЇ АГРЕГАЦІЇ ДАНИХ У РОЗПОДІЛЕНИХ МЕРЕЖАХ МОНІТОРИНГУ ДОВКІЛЛЯ НА ОСНОВІ МЕТОДУ ДОВІРЧОГО ЗВАЖУВАННЯ

Анотація

Стаття присвячена розробці та комплексному аналізу алгоритму стійкої агрегації даних для децентралізованих IoT-мереж екологічного моніторингу. Збір та обробка багатовимірної інформації у таких масштабних розподілених мережах суттєво ускладнюється наявністю стохастичного шуму середовища та візантійських вузлів – зловмисних або апаратно несправних датчиків, які систематично або хаотично генерують аномальні показники. Метою цього дослідження є створення та емпірична оцінка математично обґрунтованого алгоритму, здатного підтримувати гомеостаз системи й гарантувати високу точність обчислень без використання єдиного центрального координатора, що усуває проблему єдиної точки відмови (Single Point of Failure). Дослідження охоплює глибокий аналіз вразливостей класичного алгоритму Mean-gossip і детальне обґрунтування запропонованого гібридного методу TWTMOM (Trust-Weighted Trimmed Median-of-Means). Цей підхід інноваційно поєднує багатовимірне статистичне відсікання аномалій за допомогою відстані Махаланобіса, агрегацію на основі медіани середніх (Median-of-Means) та адаптивну марковскую систему репутаційного зважування вузлів. Для практичної оцінки ефективності та масштабованості алгоритму було розроблено конкурентну програмну симуляцію мовою Golang, яка високоточно імітує роботу мережі з 1000 датчиків в умовах high-load. Порівняльний аналіз проводиться за критеріями стійкості до масованого отруєння даних та прихованого градієнтного дрейфу stealth-атак із вимірюванням рівня середньоквадратичної помилки (RMSE). Виявлено, що класичний метод має критичну вразливість вже за наявності 5-10% скомпрометованих вузлів. Натомість, розроблений алгоритм TWTMOM продемонстрував безпрецедентну надійність, зберігаючи мінімальний рівень математичної похилки навіть за умови одночасного деструктивного впливу до 40% аномальних датчиків у мережі. Результати дослідження підтверджують, що алгоритм TWTMOM є оптимальним і масштабованим рішенням для впровадження у критично важливих децентралізованих системах екологічного та індустріального моніторингу, де пріоритетами є беззаперечна кібербезпека, візантійська відмовостійкість та цілісність даних.

Ключові слова: IoT, моніторинг довкілля, агрегація даних, візантійська відмовостійкість, Median-of-Means, довірче зважування, кібербезпека.