센서 기술을 포함한 정보통신기술의 발전은 널리 보급된 감지 및 자원 관리를 위해 사물인터넷(IoT)이 스마트 홈으로 나아가는 데 기여하고 있다. 게이트웨이 연결은 중앙집중형 구조를 기반으로 한 보안을 상징하며, 스마트 홈 내의 다양한 IoT 기기를 포함한다. 본 시스템에서의 보안 목적을 해결하기 위해 블록체인 프레임워크를 스마트 홈 게이트웨이로 고려하여 가능한 공격을 극복하고 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)을 적용한다. 제안된 블록체인 기반 스마트 홈 접근법은 접근성, 개인정보 보호, 무결성 측면에서 신뢰성과 보안을 면밀히 평가하였다. 기존의 전통적 중앙집중형 아키텍처를 극복하기 위해 블록체인을 데이터 저장소 및 교환 블록에 적용하였다. 스마트 홈 내부 및 외부의 데이터 무결성은 네트워크 구성원이 인증할 수 있는 능력을 제공한다. 제시된 네트워크는 Ethereum 블록체인 상에 구현하였으며, 보안, 응답 시간, 정확도의 관점에서 측정하였다. 실험 결과는 제안된 솔루션이 최근의 기존 연구들에 비해 더 나은 성능을 포함함을 보여준다. DRL은 학습 기반 알고리즘으로서, 스마트 기기에 기반한 스마트 홈의 보안 측면에서 블록체인과 결합하여 공유 및 해킹으로부터 개인정보 보호를 극복하고, 적절한 값에 기반하여 시스템 성능을 향상시키는 데 제안 접근법의 가장 효과적인 특성을 제공한다. 우리는 제안한 시스템을 다른 최첨단 시스템과 비교하였고, NSL-KDD 및 KDD-CUP-99의 두 가지 유형 데이터셋에서 이 시스템을 시험하였다. 96.9%의 정확도를 보이는 DRL은 두 번째 단계에서 정확도 80.05%를 보이는 인공신경망(Artificial Neural Networks)과 비교하여 더 높은 성능을 보이며 더 강한 출력(성과)을 나타내는데, 이 단계에는 스마트 홈의 정확도를 향상시키기 위한 16%의 차이가 포함된다.