我院教师张培颖、硕士生洪延榕在中科院大类分区1区TOP期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics (IEEE TII)》发表题为“BC-EdgeFL: Defensive Transmission Model Based on Blockchain Assisted Reinforced Federated Learning in IIoT Environment”的研究论文。IEEE TII最新影响因子为10.215，为中国石油大学（华东）T0期刊。

在工业物联网时代，传统的集中式机器学习管理方法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。论文从数据传输的安全性出发，利用边缘计算（EC）和联邦学习（FL）的特点，并结合区块链的优势，提出了一种安全的防御传输模型。通过大量实验研究不同实验条件对此模型的影响。从训练精度、训练损失、防御能力三方面与其他算法做对比突出此方法的优越性。大量的仿真实验证明，此方法具有较高的模型精度和较小的损失值，在防止非法信息入侵方面具有良好的性能，网络数据传输的安全性可以得到强有力的保证。

BC-EdgeFL模型图

原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9551761