一种基于区块链的车联网安全数据共享方法

    公开(公告)号:CN116633523A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310636636.4

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的车联网安全数据共享方法,属于移动通信技术领域。首先建立了车联网场景的云‑边‑端三层网络模型。然后,提出双层区块链架构赋能数据共享过程,进一步提出共享策略和异步分区共享方法。该方案可实现车联网场景下,安全高效的异步模型共享同时保护了用户车辆的数据隐私。该方案在车辆移动场景下最大化共享效率,高效利用边缘网络和用户数据资源,打破车联网场景下人工智能应用的瓶颈。

    一种基于区块链的分层联邦学习方法

    公开(公告)号:CN115378961A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202210980496.8

    申请日:2022-08-16

    Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的分层联邦学习方法,属于移动通信技术领域。基于用户数据Non‑IID程度对用户分组,以提高联邦学习准确率,降低网络总代价。首先,根据用户数据Non‑IID程度关联边缘服务器,提高边缘模型精度;其次,通过优化用户算力与通信资源分配,降低任务处理时延和能耗;然后,提出一种用户关联和资源分配联合优化算法ARO;最后,在聚合阶段,采用侧链技术将联邦学习的边缘模型存储于侧链区块中,从而降低共识时延。本方案在保证模型精度的前提下,有效降低系统时延与功耗。

    一种车联网中基于区块链的异步联邦学习方法

    公开(公告)号:CN115238906A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210916511.2

    申请日:2022-08-01

    Abstract: 本发明涉及一种车联网中基于区块链的异步联邦学习方法,属于移动通信技术领域。该方法为:任务发布车辆向边缘网络中路边单元维护的区块链网络发起学习任务,同时将初始模型上传至区块链网络;任务训练车辆与临近路边单元建立连接;任务训练车辆从边缘网络获取当前待验证和待聚合模型;任务训练车辆根据本地数据集训练中获得的全局模型,得到更新后的全局模型;任务训练车辆与边缘网络中临近路边单元建立连接,上传至区块链网络。上传成功后,路边单元将返回成功信息给任务训练车辆;直到学习任务收敛,任务发布车辆将任务终止信息发送至路边单元,该任务训练结束。车辆可通过车载传感器实时收集数据用于机器学习,且不用担心隐私泄露问题。

Patent Agency Ranking