强大的零信任体系结构：联合基于区块链的联邦学习和基于异常检测的框架

在5G/6G通信网络中集成零信任原则的必要性。

提出i-ZTA安全框架，通过机器学习实时监控网络状态和评估访问请求风险。

强调在无人机领域实施零信任架构以增强安全性，结合深度学习和可解释人工智能工具确保无人机分类的可验证性。

将区块链与联邦学习结合，以提升数据安全性和隐私保护，优化物联网环境中的数据管理。

提出新型混合方法，为物联网医疗应用提供安全的隐私保护解决方案，保护数据隐私并保证计算效率。

基于区块链、Intel SGX可信执行环境和联邦学习的框架，用于安全聚合工业物联网中的本地模型。

使用区块链技术构建可信赖机器学习系统，解决现有数据库不可信和难以自动化的问题。

通过区块链和智能合约实现的数据中心联邦学习架构，提高训练数据集的增长速度和模型准确性。

结合增量学习矢量量化算法与以太坊区块链技术，促进分布式环境中的安全高效数据共享和模型训练。