カーボンクレジット管理のためのプライバシー保護型クロスチェーンフェデレーテッドブロックチェーン

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Novel integration of blockchain, IoT, differential privacy federated learning for carbon credit management, with strong performance metrics.

🏢実務担当者:Technical architecture for building transparent and efficient carbon credit platforms, applicable to cross-sector carbon trading systems.

🏛政策担当者:Insights for designing national carbon market infrastructure that ensures data sovereignty, auditability, and fraud resistance.

中国におけるカーボンクレジット市場の急速な成長は、特に自動車分野のPCFN規制エコシステムにおいて、部門間の透明性、セキュリティ、相互運用性に深刻な欠陥があることを明らかにした。現在展開されているブロックチェーン-IoTシステムはトレーサビリティを強化するが、多部門にわたるカーボンガバナンスを促進するために必要なプライバシー保護型の洞察、スケーラブルな検証、およびインターレッジャー対話を備えていない。本論文は、RFID対応のリアルタイム排出量捕捉、IBC（Inter-Blockchain Communication）によるクロスチェーン相互運用性、および不正検出とカーボンクレジット価格の動的予測を行うための差分プライバシー強化連合学習（DP-FL）エンジンを組み合わせた、プライバシー保護型クロスチェーン連合ブロックチェーン-IoTフレームワークを提案する。本システムはハイブリッドDPoSサイドチェーンアーキテクチャを採用し、高スループットの検証を実現するとともに、異種企業間での高度なデータ主権保証を確保する。シミュレーションされた全国規模の自動車およびエネルギー部門データセットに基づく実験分析は、提案されたフレームワークが、チェーン間検証遅延を74.8パーセント削減し、部門間監査の透明性を41.3パーセント向上させ、DP-FL統合の場合には不正・異常検出率を93.5パーセントから96.8パーセントに引き上げることを示している。さらに、スマートコントラクトによる高度な取引はクロスチェーン自動決済を実現し、その結果、多部門シミュレーションにおいて取引オーバーヘッドが52.4パーセント削減され、市場流動性が35.6パーセント向上した。これらの知見は、提案されたシステムが中国のカーボンクレジットエコシステムにおけるセキュリティ、スケーラビリティ、およびインテリジェンスをかなりの程度強化し、全国的なカーボンニュートラル目標を支援するスケーラブルな基盤を提供することを裏付けている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The rapid growth of the carbon-credit markets in China has revealed serious flaws in the transparency, security and interoperability across sectors, especially in the automotive PCFN regulatory, ecosystem. The currently deployed blockchain-IoT systems enhance traceability but do not have privacy-protective insight, scalable verification, and interledger dialogue needed to facilitate multi-sector carbon governance. The paper will offer a Privacy-Preserving Cross-Chain Federated Blockchain-IoT Framework, which will combine RFID-enabled real-time capture of emissions, cross-chain interoperability via IBC (Inter-Blockchain Communication) and a differential-privacy-enhanced federated learning (DP-FL) engine to detect fraud and make dynamic predictions of carbon-credit prices. The system uses the hybrid DPoS-sidechain architecture to enable it to achieve high-throughput validation and ensure high-level data sovereignty assurances across the heterogeneous enterprises. The experimental analysis based on simulated national automotive and energy-sector datasets indicates that the suggested framework can help lower inter-chain verification latency by 74.8 percent, increase the cross-sector audit transparency by 41.3 percent, and increase the rate of fraud/anomaly detection by 93.5 percent to 96.8 percent in the case of integrating DP-FL. Moreover, advanced transactions through smart contracts are cross-chain automated settlement which results into overhead of transaction decreased by 52.4 percent and market liquidity enhanced by 35.6 percent in multi-sector simulations. The findings affirm that the suggested system would bolster security, scalability, and intelligence in the carbon-credit ecosystem of China to a considerable extent, providing a scalable base to support countrywide carbon-neutrality goals.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/icoeca68095.2026.11485080first seen 2026-06-23 06:10:45 · last seen 2026-09-22 05:09:57