这篇博客总结了几篇关于边缘计算安全隐私的论文，包括攻击方式如数据伪造、隐私推断、授权访问和快速重认证等问题。提出利用区块链和智能合约增强边缘设备注册验证，以及通过对称加密保护数据隐私。还探讨了如何在边缘设备上进行隐私保护的机器学习，确保数据不出本地。
边缘计算隐私保护论文总结
- 《Intelligent Edge Computing: Security and Privacy Challenges》
- 《Edge AI and Blockchain for Privacy-Critical and Data-Sensitive Applications》
- 《Privacy-Preserving Machine Learning Based Data Analytics on Edge Devices》
- 《Systematic Review on Security and Privacy Requirements in Edge Computing: State of the Art and Future Research Opportunities》
近期所看几篇边缘计算安全隐私论文总结
《Intelligent Edge Computing: Security and Privacy Challenges》
可能存在的攻击：
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攻击者通过控制被攻击设备提交伪造的数据，来影响学习过程，破坏训练模型。从而导致应用程序做出错误的决策
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攻击者拦截节点交换的数据，并推断私有信息
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攻击强化学习中的Agent，从而影响整个网络的学习推理。E.g. 在一个Agent中插入隐藏的攻击向量，Agent互相交互时，整个网路中Agent都会受到该攻击向量的影响。
边缘设备移动时，快速的重新身份验证机制十分重要。同时要确保隐私和匿名性
边缘智能中需要解决的安全问题：
1.授权访问智能边缘网络服务
2.在本地客户端和边缘服务器之间安全地交换和更新模型参数
利用区块链的智能合约来实现边缘设备的注册和验证功能。
分析了一种具有可扩展认证协议的快速重认证方案的性能，结果显示此身份验证协议能带来巨大的收益且无需额外的巨大开销。
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