A Trusted Cloud–Edge Decision Architecture Based on Blockchain and MLP for AIoT

计算机科学 云计算 边缘设备 边缘计算 认证(法律) 计算机安全 工作流程 GSM演进的增强数据速率 块链 共享资源 分布式计算 计算机网络 数据库 人工智能 操作系统
作者
Chunfu Cheng,Zihang Yin,Yang Liu,Senchun Chai
出处
期刊:IEEE Internet of Things Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11 (1): 201-216
标识
DOI:10.1109/jiot.2023.3300845
摘要

With the continuous development of Internet of Things (IoT) technology and artificial intelligence (AI) technology, the demand for AIoT edge applications is increasing. However, there are challenges in AIoT edge applications, such as limited resources of edge devices, data privacy leakage, inconsistent model deployment, device authentication, and data sharing difficulties, which can affect the security and intelligence level of AIoT edge applications. Therefore, we propose a trusted cloud-edge decision architecture that ensures trustworthy authentication of terminal devices. We use lightweight deep neural network training technology to run Multilayer Perceptron (MLP) models on resource-limited edge devices, reducing the difficulty of model design and development. We also introduce blockchain technology to enhance the security and privacy of model and data processing. We describe the four-layer architecture and corresponding workflow details, and we introduce the main data models and focus on the core technologies of the architecture. Finally, we completed the simulation verification of the model using carbon emissions data as a sample, demonstrating the feasibility and effectiveness of the model.
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