杭州电子科技大学微电子研究院芯片与安全实验室（CSL）夏莹杰教授与杭州师范大学刘雪娇教授、研究生新生赵云霄和王云合作完成的研究成果“FCLA-DT: Federated Continual Learning with Authentication for Distributed Digital Twin-based Industrial Internet of Things”被第二届“未来工业互联网”学术会议（FII2024）录用，被评为优秀论文，并在深圳大学举办的第二届“未来工业互联网”学术论坛上进行了论文宣讲，论文将发表在期刊Journal of Communications and Information Networks（JCIN）。

据悉，此次会议上仅有10%的论文被评为优秀论文，颁奖典礼上于海斌院士、国家基金委二处吴国政处长、北航吕金虎副校长等嘉宾为优秀论文获奖者颁奖。

图1 “FCLA-DT: Federated Continual Learning with Authentication for Distributed Digital Twin-based Industrial Internet of Things”获评优秀论文

当前，数字孪生(Digital Twin)技术在预测性维护等工业物联网领域得到广泛的应用。大规模分布式数字孪生的工业互联网场景存在数据泄露、恶意模型等问题，团队创新性地提出了面向分布式数字孪生工业物联网场景的安全联邦持续学习方法(FLCA-DT)。具体地，方案提出了基于联邦持续学习的分布式数字孪生训练方法，使多个数字孪生体协同训练模型，同时保证各参与方的数据隐私；设计了一种基于群签名的认证方案，实现孪生体间和孪生体内的认证，并实现了多个孪生体的实时高效认证，便于大规模联邦学习的安全聚合。实验证明，在多客户端多任务的轴承故障诊断场景，与其他方案相比，FLCA-DT方案的收敛速度更快，诊断准确率更高。