在工业物联网时代，传统的集中式机器学习管理方式无法处理如此庞大的数据流，数据隐私问题引起了广泛关注。针对这些难点，本文利用边缘计算和联邦学习的优势，结合区块链的突出特点，提出了一种安全的数据传输方法。首先，我们将本地模型更新过程与移动设备独立过程分开；其次，我们增加了一个边缘服务器，使得大部分计算都在服务器上进行，提高了学习效率；最后，我们使用区块链的分布式架构来保护数据安全和隐私。大量的仿真实验...