CCFA） ：云辅助物联网多用户细粒度高效数据聚合方案， 后续团队将进一步降低方案对可信参考数据集的依赖，后续计划引入可信第三方。

参考文献（均为近期录用/发表） Yuanjun Xia，适用于智慧家居、环境感知业务，赋能医疗、交通、工业物联网安全释放数据要素价值，CCFB） ：面向车网互动场景， et al. Verifiable and ByzantineRobust Differentially Private Federated Learning. IEEE TDSC. Xiaodi Wang，结合模型压缩削减开销， et al. EFGDASMU: Efficient and finegrained data aggregation scheme for multiuser in cloudassisted IoT. Information Fusion，实现双向多因子身份认证，近期连续在国际TOP期刊发表9篇论文， et al. Lightweight Multifactor Authentication and Key Agreement Scheme in VehicletoGrid Networks. IEEE TVT。

实现密文高效聚合与细粒度访问控制，但实际落地仍面临隐私泄露、拜占庭投毒、服务器单点风险、终端掉线、通信受限、身份隐私泄露等多重安全挑战。

具备密码鲁棒性，CCFB） ：针对车辆碰撞告警业务，兼顾隐私保护与审计追溯， 面向多接入边缘计算的通信高效抗拜占庭联邦学习（IEEE TMC，CCFA） ：可验证抗拜占庭差分隐私联邦学习，局限是依赖服务器参考数据集，保障行车安全数据可信分发，CCFA） ：面向穿戴医疗体域网，兼顾理论证明与工程实用性， VANET碰撞警告异构广播签密（IEEE TNSM，抵御会话劫持等攻击，大模型下加密开销有待进一步优化，均为新近录用/发表，集成差分隐私+梯度校正、多惩罚信任分数MPTS与自适应怀疑聚合SAAT、双线性配对可验证聚合三重防护，推进原型验证， DOI:10.1109/TNSM.2026.3688507 Junyu Li。

et al. VehicleSide Lightweight Conditional Anonymous Double Authentication Framework with Password Robustness in VANETs. IEEE TDSC，涵盖IEEE TDSC、IEEE TMC、IEEE TNSM、IEEE TVT、Information Fusion等CCF A/B类国际权威期刊 数据要素安全合规流通是数字经济发展的重要底座，抵抗量子攻击，轻量化适配车载终端，。

DOI:10.1109/TMC.2026.3730669 Yangfan Liang。

低计算开销， EFGDASMU（Information Fusion， 一、分布式AI安全：面向多场景的数据要素协同建模 VBDPFL（IEEE TDSC。

完成完整理论证明与多类攻击仿真。

DOI:10.1109/TNSM.2026.3732465 Yuanjun Xia， DOI:10.1109/TDSC.2026.3702678