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公开(公告)号：CN118445848A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410609955.0
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明一种适用于车联网的数据隐私保护的联邦学习方法，涉及车联网和网络信息安全领域，包括：中心服务器发送数据请求和模型到路边单元；路边单元集合接收来自目标车辆的参数，汇总这些参数以更新全局模型，同时负责监控目标车辆的本地模型训练，根据联邦学习的原则对全局模型进行更新；每个目标车辆根据经数据分级后的重要性采用不同的隐私保护措施来扰动数据，并利用联邦学习方法训练本地模型参数。本发明将数据隐私保护与联邦学习技术相结合，利用路边单元集合作为中介，实现车联网数据的安全共享和模型优化。
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