零信任区块链赋能的可扩展安全物联网框架：AI驱动动态分片与实时威胁防御

本文提出ZT-BlocIoT框架，创新性融合零信任原则（Zero-Trust）、区块链（Blockchain）与深度强化学习（DRL），解决物联网（IoT）面临的内生攻击和扩展性瓶颈。通过动态信任网关实现持续设备认证，采用DRL智能分片机制提升吞吐量至2500 TPS（+14%），延迟低至42 ms，并在20%恶意节点下保持85%吞吐量，为智慧城市、工业4.0等场景提供安全可扩展的解决方案。

　　

亮点

本研究提出ZT-BlocIoT框架，通过零信任（Zero-Trust）原则与区块链技术的深度融合，结合深度强化学习（DRL）驱动的动态分片机制，为物联网（IoT）网络构建了兼具高安全性和可扩展性的解决方案。

用户身份建模与信任评估

ZT-BlocIoT采用基于属性的用户行为轨迹特征提取技术，建立唯一身份标识。通过滑动窗口机制实时更新信任评分，结合历史交互数据和行为分析（如智能电表与医疗设备的差异化认证），实现持续动态认证。零信任引擎每150毫秒评估一次设备风险，确保最低权限访问。

ZT-BlocIoT框架评估

测试表明：

1. 1.

   安全性：在20%恶意节点渗透下仍保持85%系统吞吐量，信任评分准确率提升41%；

2. 2.

   扩展性：700节点规模时达到2500笔/秒（TPS）交易处理量，延迟仅42毫秒；

3. 3.

   DRL分片优化：减少37%跨分片交易，动态负载均衡使资源利用率提升28%。

结论

该框架通过区块链分层分片（Hierarchical Sharding）和去中心化风险感知访问控制，突破传统静态安全策略局限。DRL驱动的自适应信任模型可实时隔离恶意节点，为智慧医疗、工业物联网（IIoT）等场景提供可部署的安全架构。

作者贡献声明

Mikail Mohammed Salim：核心算法设计、实验验证及论文撰写；Minji Kim：理论分析与数据解读；Jong Hyuk Park：研究指导与资金支持。