本文介绍了物联网的大量分布式设备及传感器提出的需求，提出了更为接近设备和数据中心的雾计算模式，讨论了其挑战、特点和发展现状，构建了一套分类系统，并对现有研究进行了分析和总结，进一步提出了未来的研究方向。

Nov, 2016

本文主要介绍了物联网 (IoT) 背景下，雾计算 (fog computing) 及其边缘计算 (edge computing) 子范畴如多接入边缘计算 (MEC) 和 cloudlet 等的工作原理和应用研究，总结了相关工作的分类与问题，提出本领域未来研究方向和挑战。

Aug, 2018

本文综述了边缘计算、雾计算和云计算生态系统中体系结构、应用和平台抽象的各个维度，从物理和应用移动性、隐私敏感性和新兴运行时环境等方面介绍了边缘和雾层的新颖能力。同时，我们基于各个领域的第一手实践介绍了相关 IoT 应用案例研究，并指出了 Fog computing 的潜力和现实之间的差距，并提出了需要克服的挑战，以使 Fog 计算成为一个可持续的解决方案。此外，本文可以帮助平台和应用程序开发人员填补 Fog 计算尚未成熟的差距。

Feb, 2017

云端或雾计算的机器学习服务面临多个安全挑战，安全保障基础的云端或雾服务至关重要，攻击这些服务将对机器学习应用造成重大影响。根据应用于云端或雾计算网络的人工智能应用需求的不同，产生不同的威胁或攻击可能性，因此对安全需求也不同。本文通过将服务移到网络边缘的方式使得对雾计算网络的责任更简单，但需要确保它们不受物理设备访问的威胁。最后我们总结了人工智能应用的特定信息安全要求。

Oct, 2023

提出一种软件架构，利用边缘、雾化和云计算等不同层级之间的双向通信来最大限度地利用上下文和情境数据，并通过医院呼吸疾病监测的案例研究证明了该架构在满足物联网场景需求方面有着高效的通信。

Jan, 2024

论文对边缘计算辅助下的物联网安全隐私问题进行了全面调查，并提出了分类攻击和解决方案，最后探讨了未来安全边缘计算辅助物联网的挑战和研究方向。

Aug, 2020

本文综合研究了 IoT 安全领域的攻击、防御等方面，通过语义分析识别了 3000 余篇相关论文并进行了机器学习聚类，将 IoT 安全问题分为五个问题领域，并针对每个领域进行了分类评估，发现安全和隐私问题远未解决，提出了 IoT 安全框架和未来研究建议。

Mar, 2017

提出一种名为 HealthFog 的集成深度学习的边缘计算框架，将其部署在自动心脏病分析的实际应用中，将医疗服务提供为雾计算服务，并使用 IoT 设备高效地管理心脏患者的数据。

Nov, 2019

本论文综合调查了智能物联网（IIoT）在移动网络中的重要应用以及与之相关的安全和隐私问题，并提出了若干关键挑战和潜在研究方向。

Jun, 2024

该论文是对物联网（IoT）中所有安全问题的概括调查，包括分析由 IoT 传播可能影响最终用户隐私的问题。该调查主要集中在物联网中使用的信息交换技术带来的安全漏洞上，未分析任何安全漏洞的对策。

Jan, 2015