64、物联网、机器学习与区块链技术的融合应用与挑战

物联网、机器学习与区块链技术的融合应用与挑战

1. 研究现状与差距

在物联网、雾计算、人工智能和区块链技术的研究领域，众多研究者提出了基于这些技术融合的应用。例如，有研究探讨了这些技术的融合并展示了细粒度运输保险的原型，利用人工智能结合从移动传感器收集的物联网数据评估车辆使用情况和驾驶员行为，以计算正确的保险费。也有关于机器学习算法在物联网中应用的调查研究。

然而，当前的研究存在诸多差距，具体如下表所示：
|序号|作者|提出的工作|研究差距|
|----|----|----|----|
|1|Ashish Ghosh 等|提出融合的想法|未进行实施|
|2|Yun - Wei Lin 等|提出 AI 对话以简化复杂 AI 模块|未呈现安全问题|
|3|Hamza Khurshid 等|提出基于 AI 和物联网的水质监测系统|未展示实施情况，未讨论安全特性|
|4|M. Singh 等|介绍区块链技术在物联网网络中的概述|仅展示理论概念|
|5|H. Cui 等|提出基于区块链和智能合约的物联网数据管理平台设计概念|未讨论物理实施|
|6|C. Lee 等|使用 Logchain 开发区块链支持的物联网服务层平台|未展示 AI 或 ML 的使用|
|7|D. Hwang 等|提出物联网网络中的动态访问控制方案|未展示实施情况，未讨论大数据和安全问题|
|8|Ahmad Banafa|涵盖 AI、区块链和物联网的理论方面|缺乏对融合中问题和挑战的讨论|
|9|Z. Li 等|展示细粒度运输保险的原型|计算中使用的指标很少，未呈现安全漏洞|
|10|K. Sharma 等|对机器学习算法