本研究提出了SAFELOC框架，旨在解决室内定位中的数据中毒攻击和设备异质性问题。通过融合神经网络和动态显著性图聚合策略，SAFELOC显著提高了定位精度和移动设备的运行效率。实验结果表明，该框架在多种场景下优于现有技术。