一种基于联邦学习的工业物联网边缘计算安全通信方法

本发明涉及工业物联网安全通信技术领域，为基于联邦学习的工业物联网边缘计算安全通信方法，包括构建工业物联网系统的统一协同框架；通过边缘计算服务器以干扰功率向窃听设备发送干扰信号，使得在窃听存在的情况下通信信道的安全传输速率为正值；计算不同任务卸载策略下的边缘计算服务器的总能耗，边缘计算服务器的总能耗不超过工业物联网系统所能够承受的能耗最大值；构建基于联邦学习的卸载决策模型，以最小化平均计算任务时延为目标，基于卸载决策模型输出最优卸载决策。本发明通过构建工业物联网系统的统一协同框架，结合联邦学习与边缘计算技术，可以显著提升了数据隐私保护与通信安全性，在能耗约束下最小化平均计算任务的时间。