Cách Hedera Hashgraph Cho Phép Xác Thực Nhanh, Tiêu Thụ Ít Năng Lượng Cho IoT Giáo Dục

• Ngăn xếp xác thực học trực tuyến dựa trên Hedera đạt 4.310 TPS, mặc dù hiệu suất giảm nhẹ còn 3.425 TPS khi kết hợp với đồ thị kiến thức.
• Các thử nghiệm trên thiết bị thực cho thấy xác thực trong vòng 41–47 ms trên Raspberry Pi và 55–68 ms trên ESP32; các kết quả chạy BAN+ProVerif không phát hiện rò rỉ xác thực.

Hedera Hashgraph đang được trích dẫn trong các nghiên cứu mới như một lớp nền thực tiễn cho xác thực nhanh và tiêu thụ ít năng lượng trong các hệ thống giáo dục dựa trên IoT. Chủ đề nghiên cứu là một vấn đề điển hình trong bối cảnh học trực tuyến, sử dụng các thiết bị liên kết, trong đó việc đăng nhập và xác thực danh tính có thể làm chậm truy cập và tăng khả năng thất bại khi được phục vụ bởi một trung tâm duy nhất. Mô hình đề xuất sử dụng Hedera như một lớp tin cậy và sắp xếp thứ tự trong khi giữ dữ liệu danh tính nhạy cảm ngoài chuỗi.
Theo nhà nghiên cứu Marco Slazmann, nghiên cứu kết hợp Hedera Hashgraph, đồ thị kiến thức và khóa đối xứng động hỗ trợ bởi GAN. Dịch vụ Đồng thuận Hedera được sử dụng để tạo ra các sự kiện có thứ tự và dấu thời gian, giúp xác thực các hành động có thể được xác nhận và theo dõi mà không cần công bố payload riêng tư. Giải pháp hướng tới các triển khai nơi các trường học và nền tảng đào tạo có thể dựa trên các thiết bị tiêu thụ ít năng lượng và có khối lượng phiên lớn.

🧵 Hedera + Đồ thị kiến thức + Khóa GAN: Khung xác thực TPS cao, Tiêu thụ năng lượng thấp cho IoT E-Learning

IoT trong học trực tuyến thật tuyệt vời… cho đến khi đăng nhập + danh tính trở thành điểm nghẽn. Xác thực tập trung = điểm thất bại duy nhất, khả năng mở rộng kém, và các thiết bị IoT hạn chế tài nguyên.… https://t.co/QUqj1e1WyM pic.twitter.com/qP2vKHWjzc

— Marco Ħ 🇩🇪🇻🇪 (@MarcoSalzmann80) 26 tháng 1, 2026

Trong khi đó, Đồ thị kiến thức được sử dụng bởi thành phần ngữ nghĩa để mô hình hóa danh tính, thuộc tính và quyền trong một mối quan hệ. Điều này hỗ trợ kiểm tra chính sách của tổ chức và giúp kiểm soát các chính sách truy cập không thể dễ dàng kiểm soát trong lĩnh vực tên người dùng. Tuy nhiên, khía cạnh mật mã giới thiệu một mô-đun GAN, tạo ra các khóa đối xứng động. Theo nghiên cứu, GAN không nhằm thay thế việc tạo số ngẫu nhiên truyền thống mà để bổ sung chúng.
Hedera: Thử nghiệm đạt 4.310 TPS với phần cứng IoT thực tế
Trong thử nghiệm benchmark, toàn bộ ngăn xếp đạt 4.310 giao dịch mỗi giây. Nghiên cứu cũng đo lường các cải tiến so với hệ thống cơ sở, bao gồm khả năng xử lý cao hơn, thời gian xử lý thấp hơn và thời gian thực thi thấp hơn trên các tập dữ liệu lớn hơn. Theo nghiên cứu, mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn từ 6% đến 15%, và độ trễ xác thực giảm khoảng 23% dưới tải mạng nặng.
Đồng thời, kết quả phân tích cắt giảm cho thấy có sự đánh đổi giữa ý nghĩa và tốc độ. Hedera với mật mã tiêu chuẩn đạt khoảng 3.710 TPS. Thêm Đồ thị kiến thức làm giảm khả năng xử lý còn khoảng 3.425 TPS, phản ánh overhead ngữ nghĩa. Một hệ thống blockchain cộng với Đồ thị kiến thức đo được khoảng 3.000 TPS. Khi ngăn xếp kết hợp Hedera, Đồ thị kiến thức và khóa dựa trên GAN, khả năng xử lý tăng lên 4.310 TPS, là kết quả tốt nhất trong nghiên cứu.
Nghiên cứu cũng đo lường chi phí của các kiểm tra ngữ nghĩa trong lớp Đồ thị kiến thức. Tra cứu danh tính mất khoảng 1.9–3.1 ms, trong khi suy luận đa bước mất khoảng 5.8–7.4 ms. Các truy vấn kiểm soát truy cập khoảng 7.2–9.8 ms, cho thấy thời gian bổ sung cần thiết cho xác thực dựa trên chính sách.
Các tác giả sau đó thử nghiệm xem các thiết bị tiêu thụ ít năng lượng có thể theo kịp overhead đó không. Sử dụng Raspberry Pi 4, ESP32 và Arduino Nano 33 IoT, họ thực hiện mã hóa nhẹ, bao gồm AES-128 và SHA-256. Với đầu vào 256 byte, SHA-256 mất 0.42 ms trên Pi, 1.21 ms trên ESP32, và 4.73 ms trên Arduino, trong khi giải mã AES-128 mất 0.18 ms, 0.83 ms và 3.95 ms, tương ứng.
Ngoài ra, xác thực bảo mật kết hợp logic BAN và ProVerif qua 500 thử nghiệm ký hiệu, và nghiên cứu không ghi nhận thất bại về bảo mật hoặc xác thực trong các lần chạy đó. Việc triển khai cũng sử dụng so sánh thời gian cố định và bước che phủ để giảm biến thiên thời gian và hạn chế rò rỉ trong thiết lập side-channel của tác giả. Trong khi đó, bên ngoài môi trường nghiên cứu, Hedera cũng mở rộng khả năng hiển thị thông qua hợp tác nhiều năm với McLaren Racing, dự kiến phát hành các bộ sưu tập kỹ thuật số cuối tuần miễn phí để nhận.
Trong bối cảnh các phát triển này, token HBAR đã phục hồi sau khi giảm 9% trong 30 ngày qua. Tại thời điểm báo, HBAR giao dịch ở mức $0.1057, giảm 1%.