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聯邦學習由于能夠在多方數據源聚合的場景下協同訓練全局最優模型，近年來迅速成為安全機器學習領域的研究熱點。首先，歸納了聯邦學習定義、算法原理和分類；接著，深入分析了其面臨的主要威脅與挑戰；然后，重點對通信效率、隱私安全、信任與激勵機制3個方向的典型研究方案對比分析，指出其優缺點；最后，結合邊緣計算、區塊鏈、5G等新興技術對聯邦學習的應用前景及研究熱點進行展望。

//www.infocomm-journal.com/cjnis/EN/10.11959/j.issn.2096-109x.2021056

基于近5年網安國際會議（ACM CCS、USENIX Security、NDSS、IEEE S＆amp;P）中發表的物聯網安全文獻，以及其他部分高水平研究工作，從威脅、檢測、防御的視角對物聯網安全研究工作進行了系統的整理和分析。首先，介紹了物聯網系統的基本架構。然后，將當前研究中提出的主要威脅分為8種類型，并分析了威脅的成因和危害。之后，介紹了針對這些威脅所提出的6種威脅檢測和5種防御方案，并對比了它們的技術原理和優缺點。最后，提出了當前研究依然面臨的主要挑戰，并指出了未來研究發展的方向。

摘要： 約束優化問題廣泛存在于科學研究和工程實踐中,其對應的約束優化進化算法也成為了進化領域的重要研究方向。約束優化進化算法的本質問題是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目標函數和約束條件,使得算法更加高效。首先對約束優化問題進行定義;然后詳細分析了目前主流的約束進化算法,同時,基于不同的約束處理機制,將這些機制分為約束和目標分離法、懲罰函數法、多目標優化法、混合法和其他算法,并對這些方法進行了詳細的分析和總結;接著指出約束進化算法亟待解決的問題,并明確指出未來需要進一步研究的方向;最后對約束進化算法在工程優化、電子和通信工程、機械設計、環境資源配置、科研領域和管理分配等方面的應用進行了介紹。