3.5 边缘计算与雾计算 (Edge Computing & Fog Computing)

[raziarazia]

同态加密（Homomorphic Encryption）：允许在加密数据上直接进行计算处理，得到的结果解密后与在明文上计算的结果一致。这样可以在不暴露原始数据内容的情况下，对数据进行分析和利用。

差分隐私（Differential Privacy）：通过向查询结果中添加适量“噪音”，使得攻击者无法通过查询结果反推出个体用户的具体信息，从而在保护个体隐私的同时，提供有用的统计分析。

安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）：允许多个互不信任的参 商城 与方共同计算一个函数，而每个参与方除了自己的输入和最终的计算结果外，无法获知其他参与方的任何额外信息。
AI驱动的威胁检测与响应（AI-Powered Threat Detection & Response）：利用机器学习分析海量安全日志和网络流量，识别异常行为模式，预测潜在攻击，并实现自动化的威胁响应和处置。


挑战：物联网设备产生海量实时数据，全部传输到云端处理面临带宽、延迟和隐私问题。
InfoForge™方案：
数据本地化处理：在靠近数据源的边缘节点（如传感器、网关、本地服务器）进行数据预处理、分析和决策，减少数据传输量，降低网络延迟，提升响应速度。
隐私保护增强：敏感数据在边缘进行处理，不必上传到云端，降低了数据在传输和云端存储过程中的泄露风险。
分布式智能：将AI模型部署到边缘设备，实现边缘智能，支持如自动驾驶车辆的实时决策、工业设备的预测性维护等。雾计算作为边缘和云之间的中间层，进一步优化资源分配和协同处理。