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资源受限
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边缘计算资源受限场景下，如何平衡实时数据处理的性能与功耗？
在物联网和边缘AI部署中，资源受限的边缘设备（如树莓派、Jetson Nano或定制化嵌入式设备）常面临一个核心挑战：如何在有限的算力、内存和电池条件下，高效处理实时数据（如传感器流、视频帧分析），同时避免功耗过高导致设备过热或续航骤降。...
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在 IoT 设备上使用 eBPF 进行网络流量监控与恶意行为检测？这样做才能兼顾安全与性能！
前言：eBPF，网络安全的新利器 各位系统安全和网络攻城狮们，有没有觉得传统的安全方案在面对日益复杂的网络环境，尤其是在资源受限的 IoT 设备上，越来越力不从心？今天，咱们就来聊聊 eBPF，看看它是如何成为网络安全领域的一匹黑马，...
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资源受限MCU上A/B分区OTA的Flash内存布局优化实践
在嵌入式系统，尤其是资源受限的MCU（如STM32系列）上实现OTA（Over-The-Air）固件升级，A/B分区方案因其高可靠性和回滚能力而备受青睐。然而，有限的Flash空间是其最大的挑战。本文将深入探讨如何在有限的Flash空间内...
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破局通信瓶颈：资源受限边缘设备上联邦学习的通信效率优化实战指南
在当前万物互联的时代，边缘计算与人工智能的结合正成为一股不可逆转的趋势。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种分布式机器学习范式，让模型训练可以在数据不出本地的前提下进行，天然地解决了数据隐私和安全问题。然而，当...
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边缘设备信任评估系统的设计与实现：以智能电网为例
边缘设备信任评估系统的设计与实现：以智能电网为例 随着物联网技术的飞速发展，越来越多的边缘设备被部署在各种场景中，例如智能电网、工业物联网等。这些边缘设备收集和处理大量敏感数据，其安全性至关重要。然而，边缘设备通常资源受限，且地理位置...
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WebAssembly：低功耗智能家居设备轻量级Web UI的性能救星？
在资源受限的智能家居设备上运行交互式Web界面，确实是许多开发者面临的痛点。传统上，JavaScript因其灵活性和广泛的生态系统而被用于Web前端开发，但在低功耗、内存有限的设备上，其运行时开销和内存占用往往成为瓶颈。您提到WebAss...
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WebAssembly边缘计算新可能? 结合联邦学习实现隐私AI应用
WebAssembly在边缘计算中应用AI模型的探索：结合联邦学习实现隐私保护 随着物联网(IoT)设备的爆炸式增长，越来越多的数据在网络的边缘产生。将人工智能(AI)模型部署到这些边缘设备上，可以实现更快的响应速度、更低的延迟以及更...
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后量子密码算法在物联网安全中的应用前景：迎接量子计算时代的挑战
引言 随着量子计算技术的快速发展，传统公钥密码体系面临着前所未有的安全威胁。诸如RSA、ECC等广泛应用于物联网(IoT)设备的加密算法，在强大的量子计算机面前将变得不堪一击。物联网设备数量庞大，应用场景复杂，安全问题日益突出。因此，...
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IoT平台数据安全：挑战、防护策略与区块链应用深度解析
物联网（IoT）正以前所未有的速度改变着我们的世界，从智能家居到工业自动化，海量设备连接成网，源源不断地生成、传输和存储数据。然而，伴随这种便利而来的是严峻的数据安全挑战。对于IoT平台而言，确保设备数据的完整性、保密性和可用性，是其能否...
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在资源受限的工业MCU上构建高效且轻量级的固件安全信任链
在工业控制、物联网边缘设备这些领域，基于微控制器（MCU）的系统无处不在。它们承担着数据采集、设备控制、状态监测等核心任务。但随之而来的安全挑战也日益严峻：恶意固件篡改、未经授权的代码注入，都可能导致设备故障、数据泄露甚至生产中断。尤其对...
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边缘计算联邦学习：聚合算法选择与优化指南
在边缘计算环境中部署联邦学习，选择合适的聚合算法至关重要。边缘计算的特性，如资源受限、网络不稳定、数据异构性等，对联邦学习的性能和效果产生显著影响。本文将深入探讨在边缘计算场景下，如何选择和优化联邦学习的聚合算法，并提供一些实用的建议。 ...
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Cortex-A7智能音箱UI开发：WebAssembly与轻量级框架的性能极限与策略
在当前的智能硬件浪潮中，为设备赋予直观、响应迅速的触摸屏交互界面已成为产品差异化的关键。然而，当产品经理憧憬酷炫流畅的Web界面，开发团队青睐Web技术栈，而上游供应链却仅能提供Cortex-A7（256MB RAM）这类资源受限的芯片时...
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智能家居控制面板：前端框架性能对比与TCO深度分析
在智能家居日益普及的今天，控制面板作为用户与设备交互的核心界面，其用户体验和背后支撑的技术成本，正成为IoT产品经理们关注的焦点。特别是前端框架的选择，不仅影响着开发效率，更深远地牵动着设备的总拥有成本（TCO），尤其是在OTA（Over...
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在资源受限的嵌入式设备上，如何高效采集环境熵生成高质量随机数种子？
老王我浸淫嵌入式领域多年，深知在那些“螺蛳壳里做道场”的设备上，哪怕是一个小小的随机数生成，也可能成为安全性和性能的瓶颈。尤其是在缺乏硬件真随机数发生器（TRNG）的MCU上，如何从环境中“榨取”出高质量的熵，并将其混合成一个可靠的随机数...
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资源受限的嵌入式Linux：如何高效使用`/dev/random`和`/dev/urandom`
在嵌入式Linux开发中，随机数生成是许多安全和系统功能不可或缺的一部分，例如密钥生成、会话ID、盐值等。然而，与桌面或服务器系统不同，嵌入式设备通常面临着严峻的资源限制，包括有限的CPU算力、内存以及更重要的是—— 匮乏的熵源 。在这样...
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工业互联网平台数据加密：如何在OT边缘评估与选择高效算法
工业互联网（IIoT）的蓬勃发展，无疑为传统工业带来了前所未有的效率提升和智能赋能。然而，伴随而来的数据安全挑战，尤其是运行技术（OT）侧的数据加密问题，常常让我夜不能寐。与传统IT环境不同，OT设备通常资源有限、实时性要求极高、生命周期...
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工业MCU网络固件安全：基于区块链的去中心化更新方案
在工业控制领域，微控制器（MCU）网络扮演着至关重要的角色。然而，随着网络攻击日益复杂，传统的固件更新方式面临着诸多安全挑战，如单点故障、恶意篡改等。为了解决这些问题，本文提出一种基于区块链的去中心化固件更新方案，旨在提高工业MCU网络固...
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物联网边缘计算的轻量级区块链共识算法选型：资源受限环境下的突围之路
在物联网（IoT）的广阔天地中，边缘计算正扮演着越来越重要的角色。它将计算任务从云端推向网络边缘，更靠近数据源，从而降低延迟、节省带宽并提高数据安全性。然而，物联网设备往往资源有限，如何在这些资源受限的设备上运行区块链，并实现高效的共识，...
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Modbus TCP/IP安全加固：边缘TLS代理与设备原生TLS的深度对比与选择
在工业控制系统（ICS）领域，Modbus TCP/IP以其简单、开放的特性，成为了最广泛应用的通信协议之一。然而，它诞生之初并未考虑现代网络环境中的安全威胁，数据传输默认是明文的，缺乏认证和加密机制，这使得它极易受到窃听、篡改和重放攻击...
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移动端部署zk-SNARK联邦学习：挑战、优化与实践
随着移动互联网和物联网的快速发展，越来越多的数据产生于移动设备和嵌入式设备。这些设备通常资源有限（计算能力、内存、电池等），但又蕴含着丰富的用户隐私信息。如何在保护用户隐私的前提下，利用这些数据进行机器学习模型的训练，成为了一个重要的研究...