【摘 要】
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针对车联网隐私数据共享面临的效率问题,提出了基于区块链的高效分布式模型共享策略。针对车联网场景下多实体、多角色的数据共享需求,通过在车辆、路边单元和基站之间构建主从链架构,实现了分布式模型安全共享;提出了基于激励机制的异步联邦学习算法,以激励车辆及路边单元参与优化过程;构造了混合PBFT的改进DPo S共识算法来降低通信成本、提高共识效率。实验分析表明,所提机制能够提高数据共享效率,并具有一定的可
【机 构】
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北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
【基金项目】
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','0001','ApLJNybhrH-9KFRZ4dAaWaH8MzCi_eP-IzvzMFBd8ko5VYF1zJb9zA==');
">国家自然科学基金资助项目(No.62072049);
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针对车联网隐私数据共享面临的效率问题,提出了基于区块链的高效分布式模型共享策略。针对车联网场景下多实体、多角色的数据共享需求,通过在车辆、路边单元和基站之间构建主从链架构,实现了分布式模型安全共享;提出了基于激励机制的异步联邦学习算法,以激励车辆及路边单元参与优化过程;构造了混合PBFT的改进DPo S共识算法来降低通信成本、提高共识效率。实验分析表明,所提机制能够提高数据共享效率,并具有一定的可扩展性。
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