【摘 要】
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物联网的快速发展和数据的爆炸式增长,使得以传统的集中式云计算模型处理这些数据面临着传输带宽负载增加、系统延迟增大和云计算中心压力骤增的问题。基于此,边缘计算应运而
【机 构】
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西安电子科技大学,西安电子科技大学区块链应用与评测研究中心,陕西省区块链与安全计算重点实验室,西安电子科技大学网络与信息安全学院,西安电子科技大学综合业务网理论与关键技术国家重点实验室（ISN）,西安
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物联网的快速发展和数据的爆炸式增长,使得以传统的集中式云计算模型处理这些数据面临着传输带宽负载增加、系统延迟增大和云计算中心压力骤增的问题。基于此,边缘计算应运而生。另一方面,网络边缘设备产生的海量级数据推动了AI应用的发展,而边缘计算支持将智能从云端转移到网络边缘。边缘计算与AI的结合——边缘智能,很好地解决了数据的实时处理问题,但是同时面临着数据隐私的挑战。本文聚焦边缘计算下的隐私智能推理,对边缘计算和边缘智能进行了简单的介绍,在分析现有AI服务模式存在的隐私需求和保护机制之后,总结了边缘智能服务模式
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