Abstract The Internet of Things devices generates a huge amount of sensitive data. Machine learning is the standard processing paradigm for intelligently handling the huge amount of data. Unfortunately, the IoT devices have limited resources to handle the performance of big data feature learning with machine learning techniques. IoT devices often compromise the privacy of users and make them vulnerable to numerous cyber-attacks. In this paper, we propose an efficient privacy-preserving authentication protocol based on blockchain technology and the secret computational model of physically unclonable function (denoted by PUF model). The proposed protocol guarantees the users privacy with a decentralized smart contract blockchain with the PUF model. In practice, the proposed protocol guarantees that IoT devices and the miner are authenticated in a faster authentication process compared to current blockchain techniques. In addition, Blockchain and PUF combine to ensure data provenance and data transparency in IoT networks. Blockchain-based smart contracts provide decentralized digital ledgers that are able to withstand data tampering attacks. This ensures the security and privacy of outsourced big data in IoT environments. We also investigated the privacy implications of using IoT devices with various security analysis, and avenues for research to extenuate the privacy concerns in IoT environments.

中文翻译：

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使用带有区块链智能合约的 PUF 的高效隐私保护身份验证协议

摘要 物联网设备产生大量敏感数据。机器学习是智能处理海量数据的标准处理范式。不幸的是，物联网设备的资源有限，无法使用机器学习技术处理大数据特征学习的性能。物联网设备通常会损害用户的隐私，并使他们容易受到大量网络攻击。在本文中，我们提出了一种基于区块链技术和物理不可克隆函数的秘密计算模型（用PUF模型表示）的高效隐私保护认证协议。提议的协议通过具有 PUF 模型的去中心化智能合约区块链来保证用户隐私。在实践中，与当前的区块链技术相比，提议的协议保证物联网设备和矿工在更快的身份验证过程中进行身份验证。此外，区块链和 PUF 相结合以确保物联网网络中的数据来源和数据透明度。基于区块链的智能合约提供了能够抵御数据篡改攻击的去中心化数字账本。这确保了物联网环境中外包大数据的安全性和隐私性。我们还通过各种安全分析调查了使用物联网设备对隐私的影响，以及减轻物联网环境中隐私问题的研究途径。基于区块链的智能合约提供了能够抵御数据篡改攻击的去中心化数字账本。这确保了物联网环境中外包大数据的安全性和隐私性。我们还通过各种安全分析调查了使用物联网设备对隐私的影响，以及减轻物联网环境中隐私问题的研究途径。基于区块链的智能合约提供了能够抵御数据篡改攻击的去中心化数字账本。这确保了物联网环境中外包大数据的安全性和隐私性。我们还通过各种安全分析调查了使用物联网设备对隐私的影响，以及减轻物联网环境中隐私问题的研究途径。