本文针对移动边缘缓存中恶意节点和缓存容量受限的问题，提出了一种基于区块链的信任管理机制。随着移动网络流量增长，边缘服务器上的内容缓存对降低延迟至关重要，但恶意边缘服务器可能删除或篡改缓存内容，且边缘服务器容量有限。为克服容量限制，作者引入辅助移动节点贡献其缓存资源，但由于节点的自私行为，需要激励机制鼓励资源共享，同时这些辅助节点也可能存在恶意行为。论文提出的机制通过智能合约计算直接信任和间接信任，准确识别可信的边缘服务器和移动节点，从而有效过滤恶意节点。信任度基于移动节点对服务质量的满意度来确定，信任数据安全存储在区块链上。为对抗节点自私性，引入奖励机制激励缓存共享；同时，基于区块链的认证机制防止节点冒充。该方法在考虑移动节点移动性、能耗和共识过程算力约束的情况下，优化了信任度、缓存容量和成本效率。仿真结果表明，即使在数据包含10%噪声的情况下，该方法也能准确区分诚实服务器和恶意服务器。该研究主要贡献在于结合区块链和信任管理，解决了边缘缓存中的安全与激励问题，适合关注边缘计算安全、区块链应用和移动网络优化的研究人员阅读。

该论文针对移动通信生态系统中基础设施测量工具匮乏、地理覆盖不均以及商业复杂性等问题，提出了一套开放的、可扩展的、地理多样化的测量方法。研究指出，蜂窝网络作为全球通信骨干网，其架构创新（如VoIP、eSIM）和商业动态（如漫游、虚拟运营商、零费率）导致网络复杂度急剧上升，但缺乏独立的测量手段。此外，移动接入方式已不仅限于传统无线电接口，语音WiFi（VoWiFi）通过第三方互联网基础设施提供替代连接，而OTT消息服务（如WhatsApp、Signal）已承担大量全球消息和语音流量，完全绕过运营商控制。为应对这些挑战，作者设计、实现并开源了多个测量平台，支持对蜂窝无线电网络、运营商提供的服务以及OTT消息应用进行受控实验，不依赖网络或平台运营商的合作。实验涵盖全球多个地区，评估了关键基础设施的安全性、性能及隐私风险，并揭示了集中化趋势带来的新威胁。论文主要贡献包括：构建独立的测量框架、提供公开可用的数据集、以及提出改进当前通信生态系统安全性的建议。适合网络研究人员、安全分析师、政策制定者以及移动运营商工程师阅读。