公安兵器

LLM-ICL 驱动的公共安全无人机

无人机大型语言模型上下文学习网络边缘文章提出基于大型语言模型（LLM）的上下文学习（ICL）框架，用于优化公共安全无人机的关键功能。通过自然语言提示和示例指导，无人机无需模型重训练即可实现路径规划、速度控制、数据收集调度等任务的动态自适应。该框架部署于网络边缘，显著降低延迟并保护数据隐私。案例研究表明，在数据收集调度中，LLM-ICL比传统方法减少68%的丢包率，同时具备对抗越狱攻击的潜力。未来研究方向包括利用扩散模型增强示例多样性及机载轻量化LLM部署。

去中心化语义联邦学习优化公共安全任务

联邦学习语义通信边缘计算公共安全文章提出去中心化语义联邦学习（DSFL）框架，解决公共安全任务中多边缘设备（MED）协作的通信能耗与资源异构性问题。该框架采用分层语义通信方案：下层通过任务特定编码优化基站（BS）内通信，上层结合语义聚合与分布式共识实现BS间鲁棒交互。引入基于信噪比的自适应参数压缩策略，动态平衡通信开销与语义精度。在火灾检测案例中，DSFL较传统方法降低通信能耗37%，检测精度提升12.5%。未来研究方向包括多模态语义通信增强及轻量化模型部署。

AI驱动的6G网络安全：隐私与数据保护

6G网络人工智能网络安全文章探讨了人工智能在6G网络安全中的关键作用，分析了AI如何优化网络资源分配、增强威胁检测能力以及应对量子计算等新兴威胁。研究指出，6G网络将面临包括高级持续性威胁、量子计算风险和AI模型漏洞在内的多重安全挑战。文章还介绍了联邦学习、边缘计算和差分隐私等技术在保护6G网络隐私方面的应用，并讨论了标准化和跨平台兼容性对实现6G安全的重要性。

IoMT匿名化技术：医疗数据隐私保护

医疗物联网数据隐私匿名化技术文章探讨了医疗物联网（IoMT）中数据隐私保护的匿名化技术。通过分析k-匿名性、差分隐私和数据扰动等现有方法，文章指出了这些技术在IoMT环境中的优势与局限性。针对IoMT数据的动态性和多样性，文章提出了结合边缘计算、联邦学习和同态加密等新兴技术的改进方案。此外，文章强调了标准化框架和跨学科协作的重要性，以应对IoMT生态系统中数据安全和隐私保护的挑战。