面對小龍給出的幾個方向，計算卸載、邊緣緩存、邊緣聚合、邊緣計算隱私保護、邊緣分配、分布式機器學習、邊緣隱私保護、深度學習模型分割、聯邦學習、博弈論、圖神經網絡、知識圖譜等。
其中，邊緣緩存被浩gay拿了，就不去主要考慮了，雖然我也花了幾小時看這個方向，計算卸載做的人太多了，小龍不推薦做，在研究了幾個方向之后，我最終決定把主要精力放在邊緣計算的隱私保護上。原因有幾個：（1）安全隱私是邊緣計算中7大核心技之一（2）最近比較火的一個技術（機器學習框架）聯邦學習是龍哥也推薦的，它主要就是在保證數據隱私安全的前提下提升AI算法的模型。聯邦學習的幾個熱門應用是邊緣聚合、邊緣緩存、計算卸載、聯合邊緣緩存和計算卸載，邊緣聚合沒花時間看也不知道是個啥，其他都不考慮。
憂慮：現在對於這個邊緣計算的隱私保護的具體細節知之甚少（甚至對普通網絡的安全隱私保護都不知道，怎么能把隱私安全實現遷移到邊緣網絡的）這個先不談，蒟蒻看了好多論文（也不是非常多），感覺論文（有的是北大核心），他也是給人做的東西做一個總結，所以並非那么高大上，心還是要踏實一點。還有一個就是，邊緣安全隱私是一個非常寬泛的概念，很容易啥也沒搞出來。所有這些疑惑希望在這三天能找出答案，也希望龍哥讓我醍醐灌頂。
//2021/11/21
之前跟龍哥打了招呼，龍哥確實好，就給了我想做的方向。