【摘 要】
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近年来,IIoT(工业物联网)的发展十分迅速,其应用场景也极为丰富,如传感器、机器人、自动化设备等[1]。工业物联网在实际应用中会产生大量的数据,数据的隐私性及安全性是十分重要的。目前,区块链技术被广泛地认为是实现数据安全高效存储/处理/共享的一种有前途的解决方案,但区块链在扩展性、去中心化程度、安全性及延迟上四个方面存在着相互制约。利用深度强化学习可以更好地在上述四个方面实现较好的平衡,使得区块
【机 构】
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四川大学计算机学院,成都 610065
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近年来,IIoT(工业物联网)的发展十分迅速,其应用场景也极为丰富,如传感器、机器人、自动化设备等[1]。工业物联网在实际应用中会产生大量的数据,数据的隐私性及安全性是十分重要的。目前,区块链技术被广泛地认为是实现数据安全高效存储/处理/共享的一种有前途的解决方案,但区块链在扩展性、去中心化程度、安全性及延迟上四个方面存在着相互制约。利用深度强化学习可以更好地在上述四个方面实现较好的平衡,使得区块链能够满足工业物联网的吞吐量的同时有较好的其他性能。
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