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Beeinflussen homomorph verschlüsselte Merkle-Bäume die Echtzeit-Synchronisierung von Ofensensor-Daten in verteilten Blockchain-Graphdatenbanken?

Hallo zusammen, ich arbeite aktuell an einem experimentellen Projekt, bei dem wir versuchen, hochauflösende Echtzeitdaten aus IoT-fähigen Ofensensoren (Temperatur, Feuchte, Infrarot-Abstrahlung) direkt in eine verteilte Blockchain-gestützte Graphdatenbank einzuspeisen.
Dabei nutzen wir für die Sicherung und Nachvollziehbarkeit der Sensordaten homomorph verschlüsselte Merkle-Bäume, um revisionssichere, auditierbare Hash-Pfade über die Datenströme zu legen. Im Zuge der Implementierung stellte sich nun die Frage, ob und inwiefern die Struktur und Verarbeitungstiefe der homomorph verschlüsselten Merkle-Bäume die Latenz und Konsistenz der Echtzeit-Synchronisation zwischen den verteilten Graph-Datenknoten beeinflusst. Besonders im Kontext von adaptiven Ofensteuerungen (Stichwort: intelligente Backalgorithmen) wäre eine minimale Verzögerung zwischen Sensorinput und synchronisierter Blockchain-Abbildung essenziell. Zusätzlich interessiert mich, ob jemand hier Erfahrungen damit hat, wie sich inverse Fourier-Transformationen der Temperatursignale auf die Performance der Hash-Baum-Validierung auswirken könnten — gerade wenn die Fourier-Daten ebenfalls als Transaktions-Metadaten in die Blockchain geschrieben werden. Gibt es Best Practices oder bekannte Pitfalls bei der Kombination von homomorph verschlüsselten Strukturen und verteilten IoT-Datenströmen aus thermodynamisch komplexen Systemen (wie Öfen)?

Informatik, Sensor, Blockchain, iot

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