车联网作为智能交通领域的重要组成部分,在信息共享和交通管理等方面发挥着关键作用。数据分发技术作为实现车联网中数据实时传输及共享的核心技术之一,近年来引起很多研究人员的关注。但由于存在数据安全和隐私保护等方面的问题,数据分发技术面临诸多困难与挑战。区块链凭借着去中心化、不可篡改和公开透明等优势,可改变车联网传统集中式的架构模式,在车联网中得到广泛的应用。然而,在基于区块链的车联网架构中,因为可能存在恶意节点攻击网络并分发错误的数据信息,无法保证服务的可用性。此外,由于数据中包含大量的用户隐私,在数据存储和数据分发过程中容易发生泄露,会给用户造成严重的损失。针对以上问题,本文提出抵御恶意攻击和面向隐私保护的区块链架构车联网数据分发方法,主要研究工作如下:（1）抵御恶意攻击的区块链架构车联网数据分发方法研究针对数据分发中存在的恶意攻击问题,本文提出基于惩罚机制的Gossip协议认证算法。首先,该算法采用窗口保护机制使共识节点按时间顺序依次进入网络,避免因多个共识节点同时进入造成网络通道阻塞,进而提高数据分发效率。其次,该算法利用Gossip协议识别恶意节点身份,降低数据分发的时间复杂度,提高数据分发效率,并设计一种惩罚机制用于惩罚攻击网络的恶意共识节点,提升数据分发的安全性。最后,通过实验验证该算法的有效性。（2）面向隐私保护的区块链架构车联网数据分发方法研究针对数据分发中存在的隐私保护问题,本文提出面向隐私保护的数据分发算法。首先,该算法通过计算信誉值选取符合条件的车辆参与数据分发,避免网络中恶意车辆的攻击,并能够生成可靠的全局聚合模型。其次,在联邦学习算法基础上优化局部模型训练方式,使用动量法加快模型的收敛,提高训练模型的准确率,进而提升数据分发的效率。实验结果及分析表明,该算法能够在提升模型准确率的基础之上,提高数据分发效率,最终实现车联网中数据分发的隐私保护。综上所述,基于惩罚机制的Gossip协议认证算法通过识别并惩罚恶意节点的方式,提升了车联网中数据分发的安全性。另外,面向隐私保护的数据分发算法通过将车辆原始数据保留在本地的方式,实现了数据分发的隐私保护。论文最后,总结了主要研究内容,并展望了未来的研究方向。