面向应急场景的跨网数据双轨联邦调度及可信智能验证研究

摘要

针对多类应急场景对“跨域、跨权、实时”数据协同的迫切需求，传统人工调度模式在语义对齐、时效保障与合规管控等方面存在显著瓶颈。为此，本文构建了一种任务-数据-网络三元耦合模型，提出分级共享+联邦协同双轨调度机制，并设计了可信智能+数字孪生一体化验证框架。实验结果表明，相较于传统人工调度、单云中心化调度及无隐私保护的优化调度，本文方案的任务完成时间分别缩短55%、30.8%和13.5%,数据泄露风险等级由3级降至1级，资源利用率稳定在75%,等保/关保一次通过率达到100%,联邦协同模式下通信开销增加不超过12%。本文方案为应急场景下数据要素的安全高效流通提供了可落地的技术路径。

关键词

跨网调度 / 数据资源 / 多域协同 / 任务画像 / 可信人工智能 / 联邦学习