Sohrab Khan · Nayab Imtiaz · Arnab Kumar Biswas · Zeeshan Bin Siddique 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

智慧医疗系统中大量健康设备互联共享患者数据，面临严重的安全和隐私问题。本文提出新型混合联邦SVM和信任管理模型，通过协作性、诚实性和社区信任参数计算信任度。该模型异常检测总体准确率达95%，线性核、RBF核和多项式核准确率分别为95%、93%和95%，为健康系统提供安全和隐私保护。该方法轻量化，减少52.5%计算量，促进不必要能耗节约和计算开销降低，提升智慧健康基础设施安全性。

解读: 该联邦学习和边缘计算技术对阳光电源物联网设备安全管理有借鉴意义。阳光iSolarCloud平台连接海量光伏储能设备，需要高效安全的数据处理机制。联邦学习可实现分布式设备本地数据处理和模型训练，降低云端数据传输和计算压力。信任管理机制可增强阳光设备间通信安全性。该轻量化方案可应用于阳光边缘控制器，在保...