边缘计算技术作为一种新兴的计算范式，将计算部署在靠近数据源的网络边缘，以降低响应时延，减轻云端负载，提高计算效率；而人工智能技术基于数据，对知识进行表示、构建和使用，已在多个应用领域取得巨大的成功。边缘计算与人工智能的融合，是解决人工智能落地“最后一公里”问题的重要途径。团队围绕“构建分布式智慧边缘计算基础理论与关键技术体系”这一目标，一方面研究面向复杂边缘环境的分布式机器学习基础理论、容错机制、隐私保护机制等，另一方面研究基于机器学习的智能网络通信协议、自进化的资源调度方法以及自适应的云边端融合与协同。利用分布式机器学习与边缘计算的有机融合，支撑边缘计算系统在智慧城市、智慧能源、智慧交通、智能制造等领域的典型示范应用。团队承担了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目、山东省自然科学基金项目等多个国家级省部级科研项目，在IEEE/ACM TON、IEEE TMC、IEEE TWC、IEEE TVT、IEEE INFOCOM、IEEE ICDCS等多个高水平国际期刊和会议发表多篇学术论文，获得4个最佳论文奖和最佳论文提名，并在智慧环保、智能制造、智慧电力等领域实现了核心技术的应用落地。

　　区块链（Blockchain）是密码学、分布式系统等多学科深度交叉融合的前沿信息技术，可在零信任基础上构建去中心化可信计算环境。近年来，实验室坚持在区块链基础研究领域深耕，承担了国家重点研发计划、自然科学基金重点项目、教育部战略技术研究项目、中科院战略咨询项目等国家级项目。形成了国际领先的数链融合技术体系，并获批山东省数链融合技术创新中心，国家区块链创新应用特色领域“区块链+教育”试点、开设首批区块链微专业。相关研究成果发表于IEEE TMC、TC、TPDS、TDSC、TWC等国际高水平期刊，在华为智慧城市平台、上海新时达电梯制造供应链、城泰可信融资与租赁平台、中孚保密系统与日志管理平台上实现了应用落地。

　　系统安全方向立足硬件感知安全旨在解决物联网和机器学习应用中的隐私和安全问题，为物联网安全运行提供坚实的理论基础和技术支撑。研究方向包括（不限于）：基于物联网感知和应用层，提出语音窃听、对抗及防护方法；基于物联网传输层，提出物联网平台异常检测方法和安全访问控制技术，分别实现漏洞挖掘、攻击检测和设备间的安全访问、身份验证；基于物联网设备侧信道信息，提出和实现设备认证和安全检测技术。相关研究成果发表在ACM CCS、INFOCOM、NDSS、TMC、TDSC等国际顶级学术会议和期刊，并获得ACM CCS 2017最佳论文奖（国内首次），Qshine2019最佳论文奖。相关成果受到MIT Technology Review、BBC、Forbes、WIRED、新华社、中国日报、浙江卫视等媒体的报道。

　　结合自组网实际，在物理干扰模型下分布式算法设计、多信道网络中分布式算法设计、动态网络中分布式算法设计和不同模型间理论方法转化方面进行了系统完整的算法研究。已发表论文60余篇，包含CCF A类和B类论文近30篇。提出的结合物理干扰实际的低敏感强连通模型已经成了考虑物理干扰下分布式算法研究最常用的四个模型之一；而申请人最早开展的全局性通信任务分布式算法研究已经被MIT、ETH 等国际知名高校的分布式计算研究团队跟进。

　　创新性地利用计算几何方法研究无线传感器网络的边界检测、路由算法、传感器覆盖问题以及信道分配等经典基础理论问题，突破了传统计算几何算法依赖全局信息的不足，创新性地提出基于局部信息的分布式计算几何算法设计理论与方法，有效改善大规模无线传感器网络在能耗、系统效率、系统鲁棒性和自适应性等方面的性能，为大规模无线传感器网络的实际部署和应用，奠定了理论基础并提供了技术支撑。同时，针对室内应用场景，设计研发了室内自采能可持续无线传感器网络系统、室内地图重建及定位系统等多个物联网应用系统，对提高人们生活的智慧化水平具有十分重要的意义。相关研究成果发表于多个顶级期刊和会议，如IEEE/ACM TON、IEEE TMC、IEEE TWC、ACM MobiHoc等CCF A、B类期刊及会议。

　　承担了国家自然科学基金、山东省自然科学基金、校内交叉研究项目、华为创新研究项目等4项区块链主题的研究课题；与华为技术有限公司合作，设计了面向物联网的层次式区块链系统，设计了门限式身份基密钥方案，收到了华为公司的认可，并由华为申请了技术专利；在国际会议、期刊发表了区块链相关论文6篇；自主申请了5项区块链国家专利，以及一项PCT国际专利。

　　利用智能手机感知方式和社交网络感知方式对用户情绪状态和情绪稳态分别进行检测识别，发表相关CCF-A类论文2篇，CCF-B类论文1篇，CCF-C类论文1篇。其中，发表在Ubicomp 2018的论文被New Scientist, Cifnews, Technode等媒体争相报道同时，利用多任务学习对多个多标签数据集或者时间序列数据集进行协同训练并实现自动聚类，以第一作者身份发表相关CCF-A类论文1篇。