《Frontiers in Sustainable Food Systems》：AI-driven smart packaging: enhancing sustainability and cybersecurity in food supply chains
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本文提出了一种创新的联邦注意力潜在时序网络（FAAS-Chain）框架，该框架通过集成边缘层潜在时序编码与上下文注意力机制、联邦优化层（FedProx）和安全聚合层，实现了食品供应链中智能包装系统的去中心化、可解释和网络安全监测。实验表明，FAAS-Chain在准确率（98.5%）、精确率（99.1%）、召回率（97.8%）和F1分数（98.2%）上均优于传统方法，有效提升了食品安全性、减少浪费并促进可持续运营。
引言
食品质量保障、减少浪费和可持续性已成为现代食品供应链的重要关注点。传统包装仅提供被动保护，监测能力有限，难以在动态存储和运输条件下保持食品新鲜度。智能包装技术通过集成传感器、指示器和功能材料，实现了对产品的持续监测。人工智能（AI）与智能包装的结合，可将原始传感器数据转化为预测性洞察，预防过早变质、预测保质期并发送实时风险通知。然而，数字化食品系统也面临网络安全威胁，如数据篡改和传感器攻击。传统集中式AI设计难以适应分布式、资源受限的环境，因此需采用联邦学习、安全聚合和边缘级异常检测等隐私保护技术。
相关工作
联邦学习在物联网驱动的供应链环境中展现出潜力，但仍面临数据操纵和模型投毒等威胁。现有研究结合可信执行环境（如Intel SGX）和联盟区块链以增强联邦更新期间的机密性和完整性，但依赖特定硬件和区块链可扩展性限制了其在大规模冷链生态系统中的实用性。多模态AI框架（如Swin Transformers、TCN）在污染检测中表现出色，但计算成本高且需大量多模态数据集。入侵检测和食品合规性系统虽有效，但仍受数据噪声、解释性不足和部署成本高的限制。FAAS-Chain通过整合边缘异常检测与隐私保护联邦学习，提供了轻量级、可扩展的解决方案。
FAAS-Chain框架与系统架构
FAAS-Chain是一个三层联邦学习网络，旨在通过智能包装提升食品供应链的安全性、智能性和可持续性。其核心组件包括：
- 1.
边缘层：采用潜在时序编码与上下文注意力机制，处理温度、湿度和CO2浓度等时间序列数据，通过重构误差检测异常。
- 2.
联邦层：使用FedProx算法优化异构设备上的模型训练，减少客户端漂移，确保全局模型稳定性。
- 3.
聚合层：通过安全聚合协议保护本地更新隐私，防止数据泄露。
数据预处理包括去重、归一化和时间同步，确保数据质量。实验采用AIoT食品存储监测数据集，包含1,200条记录，涵盖香蕉、李子、番茄和苹果等多种水果的存储条件。
结果与讨论
FAAS-Chain在异常检测和变质预测中表现出色，准确率达98.5%。温度分布分析显示，异常多发生于温度波动较大的环境（如低于22°C或高于28°C）。CO2与湿度关系图表明，异常常出现在CO2浓度较高（398–405 ppm）和湿度波动较大的区域。联邦学习训练过程中，FedProx全局模型在8轮训练后准确率接近98%，损失降至接近零，优于各客户端模型。与随机森林、自编码器等基线方法相比，FAAS-Chain在处理非独立同分布数据时更具鲁棒性。
结论与未来工作
FAAS-Chain通过集成时序建模、联邦学习和安全聚合，为智能冷链包装提供了高效、隐私保护的解决方案。其优势包括实时异常检测、减少食物浪费和提升供应链可追溯性。未来研究方向包括扩展多模态数据集、集成轻量级加密技术、探索强化学习自适应决策，以及开展工业级试点验证系统可扩展性。
