边缘计算在提高数据安全性方面具有明显的优势。以下是具体的解释：
1.数据处理的本地化边缘计算将数据的处理和应用程序的运行下放到了网络边缘的节点上，而不是传到遥远的云端。这样的数据处理方式减少了中间传输的过程，有更实时、更快速的数据处理能力。此外，由于与云端服务器的数据交换不多，边缘计算的网络带宽需求更低。这降低了数据在传输过程中被截取或篡改的风险，从而提高了数据的安全性。
2.用户隐私保护由于数据收集和计算都是基于本地，不用再被传到云端，一些重要信息尤其是敏感信息，可以不经过网络传输，有效解决了用户隐私泄露和数据安全问题。边缘计算可以在源头上保护用户的隐私，因为它不需要将数据发送到远程的服务器上，从而减少了数据泄露的风险。
3.数据的“阅后即焚”马上消费金融公司已经将科技创新的触角伸入边缘计算领域。他们利用深度学习和特征提取算法，通过边缘计算和客户数据脱敏技术，实现了数据的“阅后即焚”，极大保护了用户隐私数据。
4.物联网集成边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术。它本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的IT资源”。这样，即使在网络不稳定或者数据量大的情况下，也可以保证数据的安全性和隐私性。
5.提高网络能力的开放边缘计算平台可能会出现多平台共存的情况。在这种情况下，开放网络能力可以使多个平台共同协作，提高数据处理的效率和安全性。此外，开放网络能力也可以使第三方开发者更容易地创建和部署安全的应用程序。
6.自我保护机制例如，上海哔哩哔哩科技有限公司申请的一项名为边缘计算节点防护方法及装置的专利，该方法包括：根据主播触发的推流操作，判断推流操作包含的直播流数据是否符合预设推流条件；若不符合，返回拒绝推流信息，以拒绝推流操作。通过对推流操作的直播流数据进行判断，边缘计算节点可以自动开启熔断机制，自动拒绝推流操作，进行自我保护，也保障了节点当前存在的直播流能够正常解析，已推流的直播间不会出现黑屏、卡顿、掉帧等问题，保护边缘计算节点的稳定性和高可用，又能降低边缘计算硬件、带宽等成本。
总的来说，边缘计算通过将数据处理和应用程序的运行下放到底层节点，减少了数据在网络中的传输次数和停留时间，从而有效地提高了数据的安全性。
