送审稿
专家1意见：
文章提出一种动态分簇联邦学习框架（DCF-FL）进行动态联盟形成与资源分配，用于工业物联网的安全风险识别任务。研究具有一定新颖性，论据充分，文字描述简洁清楚，无学术道德问题。对解决高通信和计算成本以及节点不可靠等挑战具有一定现实意义。但仍存在部分问题需要修改。
1、建议将“1引言”与“2相关工作”合并，基于前人研究现状与关键科学问题，提出本文研究思路。
2、“3.2通信模型”中，使用瑞利信道模型来描述设备之间的无线信道状态，选择依据是什么，该模型较其他模型的优缺点及对本文的适配性？
3、“6.2联邦构建与资源分配性能分析”中，选取了工业安全监控数据集与自建样本库，请详细介绍相关来源信息，以确保论文真实性、可重复性。
4、前人在工业物联网联邦学习方面做了哪些贡献，目前广泛应用的模型有哪些，本文在前人基础上做了哪些创新，优缺点有哪些，请着重介绍。
5、文章题目为“基于动态分簇联邦学习的工业物联网安全风险识别”，本文重点介绍了一种动态分簇联邦学习框架的构建过程，而风险识别场景应用及实际意义介绍相对较少，请补充。
6、本文结束语相对简单，且并未定量化描述研究成果，准确率提高多少，能耗降低多少，请润色修改。
7、请修改论文格式错误。
专家2意见：
（1）IIOT、DCF-FL、CH、MINLP等在摘要中仅出现了1次，无需缩写
（2）建议“2 相关工作”与“1 引言”合并糅合在一起。
（3）表1不要跨页
（4） 6.2中提到了“MATLAB与Python联合仿真平台”，但是并没有具体介绍该平台
（5）建议“结束语”改成“结论”
专家3意见：
1.文章选题具有一定现实意义，整体框架较完整。建议在引言结尾进一步凝练本文的创新点，突出与现有联邦学习和工业物联网安全研究的区别。
2.建议对系统模型和优化问题中的部分符号说明再统一检查，个别变量的定义和上下标表述还可更清晰一些。
3.信誉评估机制和动态簇头选择部分写得较详细，但建议适当精炼部分重复性描述，以增强行文紧凑性。
4.仿真实验部分建议补充说明部分基线方法的参数设置依据，以便更好体现对比的公平性。
5.全文语言表达总体通顺，但仍建议对个别语句、图表标题及参考文献格式做一次统一规范。
