物联网（IoT）的出现加速了各种智能城市应用和倡议的实施。物联网智能城市的快速采用面临着许多安全和隐私挑战，这些挑战阻碍了其在关键基础设施等领域的应用。任何智慧城市最关键的要素之一是安全。如果没有正确的保护措施，不良行为者可以迅速利用薄弱的系统访问网络或敏感数据。除了安全问题外，安全问题也是智慧城市的一大担忧。如果智能城市没有受到足够的保护，无法抵御恶意软件或分布式拒绝服务（DDoS）攻击等网络威胁，那么它们很容易成为试图窃取数据或中断服务的攻击者的目标。因此，为了保护其系统免受潜在威胁，企业必须采用强大的安全协议，包括加密、身份验证和访问控制措施。为了确保其网络流量保持安全，组织应该实施功能强大的网络防火墙和入侵检测系统（IDS）。本文提出了一种支持区块链的混合卷积神经网络（CNN）和核主成分分析（KPCA），为智能城市用户和系统提供隐私和安全。区块链用于提供信任，CNN启用KPCA用于对威胁进行分类。所提出的解决方案包括三个步骤，预处理、特征选择和分类。在预处理阶段，所用数据集的标准特征被转换为数字格式，结果被发送到KPCA进行特征提取。特征提取在将结果数据集传递给CNN以分类和检测恶意活动之前，会降低相关特征的维数。使用ToN-IoT和BoT-IoT这两个重要的数据集来衡量这一预期方法与文献中最好的竞争对手相比的性能。实验评估结果表明，在威胁预测准确性方面，性能得到了改善，从而提高了物联网智能城市的安全性、隐私性和可维护性。
