In this article, the authors provide a comprehensive overview on three core pillars of metaverse-as-a-service (MaaS) platforms; privacy and security, edge computing, and blockchain technology. The article starts by investigating security aspects for the wireless access to the metaverse. Then it goes through the privacy and security issues inside the metaverse from data-centric, learning-centric, and human-centric points-of-view. The authors address private and secure mechanisms for privatizing sensitive data attributes and securing machine learning algorithms running in a distributed manner within the metaverse platforms. Novel visions and less-investigated methods are reviewed to help mobile network operators and metaverse service providers facilitate the realization of secure and private MaaS through different layers of the metaverse, ranging from the access layer to the social interactions among clients. Later in the article, it has been explained how the paradigm of edge computing can strengthen different aspects of the metaverse. Along with that, the challenges of using edge computing in the metaverse have been comprehensively investigated. Additionally, the paper has comprehensively investigated and analyzed 10 main challenges of MaaS platforms and thoroughly discussed how blockchain technology provides solutions for these constraints. At the final, future vision and directions, such as content-centric security and zero-trust metaverse, some blockchain's unsolved challenges are also discussed to bring further insights for the network designers in the metaverse era.


翻译:在本篇文章中,作者全面综述了以下三个核心支柱:即:正向服务平台;隐私和安全、边缘计算和链链技术;文章首先调查无线进入逆向的安全问题;然后从以数据为中心的、以学习为中心的和以人为中心的观点,进入逆向的隐私和安全问题;作者讨论了敏感数据属性私有化的私人和安全机制,以及确保以分散方式在逆向平台内运行的机器学习算法;审查了新愿景和调查较少的方法,以帮助移动网络运营商和逆向服务提供者通过从进入层到客户之间的社会互动的不同版本,推动实现安全和私人的MaaS。后来,在文章中解释了边缘计算模式如何加强逆向的不同方面。此外,对在逆向平台中使用边缘计算的挑战进行了全面调查。此外,文件全面研究和分析了马向网络平台的10项主要挑战,并透彻讨论了在逆向不同层面实现安全、私人MaaS系统技术如何带来安全、私人的 MaaSS系统挑战。最后,在安全链技术中,也讨论了为这些障碍的中位、最终,在安全中位式结构中,也进一步讨论了这些障碍中,成为了安全中位的元目标。

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边缘计算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理[1]。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。
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