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基于边缘侧可信模块的联邦学习攻击追踪机制与加密协议研究1

基于边缘侧可信模块的联邦学习攻击追踪机制与加密协议研

究

1.引言

1.1研究背景与意义

随着物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的飞速发展，边缘计算逐渐成为数据处

理和分析的重要范式。边缘设备在靠近数据源的位置进行数据处理，能够有效降低延

迟、减少带宽消耗，并提高系统的实时性和隐私性。然而，边缘设备的计算能力和存储

资源有限，且面临着诸多安全威胁，如数据泄露、恶意攻击等。联邦学习作为一种分布

式机器学习方法，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协作训练模型，为解决边

缘设备的数据隐私问题提供了新的思路。然而，联邦学习在边缘侧的应用也面临着诸多

挑战，如攻击追踪困难、通信安全问题等。因此，研究基于边缘侧可信模块的联邦学习

攻击追踪机制与加密协议具有重要的理论和现实意义。

•理论意义：通过深入研究边缘侧可信模块与联邦学习的结合，能够丰富分布式机

器学习和隐私保护领域的理论体系，为解决边缘计算环境下的数据安全和隐私问

题提供新的理论支持和方法论指导。同时，对于完善联邦学习的安全机制和优化

边缘计算的安全架构也具有重要的理论价值。

•现实意义：在实际应用中，能够有效提高边缘设备在联邦学习过程中的安全性，防

止恶意攻击和数据泄露，保护用户的隐私和数据资产。这对于物联网、智能交通、

工业互联网等领域的安全可靠运行具有重要意义，能够推动相关技术在更多场景

中的广泛应用，促进数字经济的发展和社会的智能化转型。

1.2国内外研究现状

国内研究现状

近年来，国内学者对边缘计算和联邦学习的安全问题给予了高度重视，并取得了一

系列研究成果。在边缘侧可信模块方面，国内研究主要集中在可信执行环境（TEE）的

构建和应用上。例如，清华大学的研究团队提出了一种基于TEE的边缘设备认证机制，

通过在边缘设备上部署TEE，实现了对设备身份的可信认证和数据的安全存储。在联

邦学习的安全机制方面，国内学者也进行了深入研究。浙江大学的研究团队提出了一种

基于同态加密的联邦学习算法，能够在不泄露原始数据的情况下进行模型训练，有效保

2.边缘侧可信模块基础2

护了数据隐私。此外，国内一些研究机构还开展了边缘计算与联邦学习融合的系统架构

研究，探索如何在边缘环境中高效实现联邦学习的安全通信和协同计算。

国外研究现状

国外在边缘侧可信模块和联邦学习安全机制的研究方面处于领先地位。在可信模

块方面，英特尔的SGX（SoftwareGuardExtensions）技术得到了广泛应用。SGX通

过在CPU中创建一个安全的执行环境，为应用程序提供了强大的安全保护。许多国外

研究团队基于SGX技术开展了边缘计算安全研究，如美国加州大学伯克利分校的研究

团队提出了一种基于SGX的边缘设备安全通信协议，能够有效防止中间人攻击和数据

篡改。在联邦学习安全机制方面，谷歌等科技巨头也进行了大量研究。谷歌提出了联邦

学习的安全聚合算法，通过加密技术确保模型参数在传输过程中的安全性。此外，国外

学者还对联邦学习中的攻击追踪机制进行了深入探讨，如麻省理工学院的研究团队提

出了一种基于区块链的联邦学习攻击追踪框架，能够记录和追溯联邦学习过程中的恶

意行为，为攻击追踪和责任认定提供了有效的手段。

研究现状总结

尽管国内外在边缘侧可信模块和联邦学习安全机制方面都取得了一定的研究成果，

但仍存在一些问题和挑战。在边缘侧可信模块方面，现有的可信执行环境技术在性能和

兼容性方面还存在不足，难以满足大规模边缘设备的部署需求。在联邦学习安全机制方

面，现有的加密协议和攻击追踪机制在效率和准确性方面还有待提高，且在实际应用中

面临着复杂的网络环境和多样化的攻击手段。因此，如何进一步优化边缘侧可信模块的

性能，提高联邦学习的安全性和效率，构建更加有效的攻击追踪机制，是当前研究的重

点和难点。

2.边缘侧可信模块基础

2.1架构与功能

边缘侧可信模块是确保边缘计算环境中数据