Akıllı şehirlerin ekosistemlerinde birçok farklı cihaz, üretici, protokol ve şema yer alıyor. Cihazlardan aktarılan veriler merkezi bulut platformlarına aktarıldıktan sonra makine öğrenme ve derin öğrenme algoritmaları sayesinde gerçek zamanlı olarak işlenip raporlanıyor. Şehir yönetişiminde en önemli faktör, cihazların anlık senkronizasyonu olacaktır. Bunun için, tüm ekosistemi anlık yöneten bir algoritmaya gerek duyulmaktadır. Blokzinciri projeleriyle cihazlar arası güvenli, kesintisiz ve zaman damgası doğrulamalı senkronizasyonlar başarılı gerçekleşmedi. Bunun sebebi, IoT cihazlarının yeterince hafıza ve enerjiye sahip olmaması. Kaynak Dağıtım Problemi olarak isimlendirilen bu problem, çözümlenmediği sürece akıllı şehirler istenilen verimliliğe ulaşamayacaktır. Kaynak yönetimi optimizasyonu simülasyonları için kullanılan algoritmalar üzerinde araştırmalar gerçekleşmektedir. Bunlardan birkaçı, K-ortalama kümeleme, üstsezgisel matematikten türetilen hibrit kaynak tahsisi ve hipergraf tabanlı kaynak dağıtım algoritmaları olarak özetlenebilir. Optimizasyon esaslı bu algoritmaların amacı, sinyal gecikmesi, zaman damgası uyuşmazlığı, cihazların/sensörlerin kapasite yetersizliği ve iletişim protokollerinin farklılığı gibi parametrelerin sistem üzerindeki volatilitesinin ortadan kalkmasını sağlayacaktır.

Hipergraf algoritmalarının konvansiyonel blokzinciri ve benzer diğer uzlaşma tabanlı dağıtık veritabanı sistemlerinden daha gelişmiş olmasının sebebi, sanal oylama ve ‘dedikodunun dedikodusu’ teknikleri sayesinde ölçeklendirilmiş olarak cihazlar arası senkronizasyonlar sağlayabilmesindedir. Bu sayede DDOS, Dağıtılmış Hizmet Reddi gibi saldırılara ve Bot-Net şebekelerine karşı matematiksel bağışıklılığı ve asenkron Bizans Hata Toleransı bulunmaktadır. Bizans Hata Toleransı, sistemsel sürdürülebilirliği garantileyen bir mekanizmadır. Hatalı verilerin buluta veya şebekenin bir kısmının ele geçirilmesinde bile sistemsel sürdürülebilirliği sağlayan bu doğrulama mekanizması sayesinde, zarar verici aktörlerin ele geçirdiği sistemleri tekrar düzeltilmiş olarak güncelleyebilen bir mekanizma olarak geliştirilmektedir.

Siber saldırılar, birçok katman ve farklı vektörler üzerinden gerçekleşebilir. Güncellenmemiş sensör şifrelerinden işletim sistemi açıklarına kadar birçok ele geçirilebilen parametreler mevcut. Cihazlar arası kesintisiz ve doğrulanmış bağlantıların nesnelerin internetinde çok önemli olacağını baz alırsak, ekosistem yönetişiminin hataların düzeltilerek güncellenip doğrulayabilen, kaynak tahsisini optimize edebilen ve anlık veriyi işleyebilen algoritmalar tarafından senkronize edilmesi şart olacaktır. Blokzinciri yapılarının hipergraf yapılara kıyasla sistem yönetişiminde yetersiz kalacağı öngörülmektedir. Makine öğrenme ve derin öğrenme algoritmalarının anomali tespiti çerçevesinde veri işleme, öngörü raporlama ve saldırı tespiti alanında sadece yeterli kalacağı ve sistem yönetişiminde hipergrafsız yetersiz kalacağı özetlenebilir.