物联网 (IoT) 异常检测具有重要意义，因为它在保护现代关键基础设施方面发挥着重要作用，例如智能电网中的伪造数据注入检测和传输线故障诊断。研究人员提出了由机器学习 (ML) 技术培育的各种检测方法。联邦学习 (FL) 作为一种有前途的分布式机器学习范式，由于其隐私保护和低延迟的优势，最近已被用于提高检测性能。然而，现有的基于 FL 的方法仍然面临着效率、鲁棒性和安全性方面的挑战。为了解决这些问题...

区块链可以帮助边缘物联网海上运输系统(MTS)解决其隐私和安全问题。本文为支持边缘物联网的移动终端设计了一个名为LBlockchainE的轻量级区块链，以保证存储在边缘计算环境中的传感器数据的安全性。为了节省船上边缘服务器的资源，提出了一种数据放置策略。为了鼓励边缘服务器对存储由传感器设备产生的数据做出积极贡献，存储资源消耗被用作影响参数，并且具有丰富资源的服务器被选择用于优先存储。数据放置策略还...