-
公开(公告)号：CN119337428A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411661846.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的车联网身份认证和隐私保护方法及系统，其中方法包括：获取车辆发送的参与的历史联邦学习任务时被分配的联邦链识别码；基于联邦链识别码，对车辆的身份进行认证；当认证通过后，向车辆发送公共参数以及模型训练任务；接收车辆返回的对于模型训练任务的执行后提取的返回数据；基于返回数据对全局模型参数进行更新调整。本发明采用联邦学习的方法，进行全局模型的训练，各个参与车辆只需本地进行训练迭代后将训练后的模型参数等特征返回，平台对返回数据进行聚合，以得到新的全局模型的参数，在此过程中车辆的原始数据未进行传输，有效保证了车辆的本地数据的隐私及安全性。
-
公开(公告)号：CN119128992B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411614623.8
申请日：2024-11-13
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种应用于车联网的隐私保护双认证方法及系统，其中方法包括：S1、当单车接入车联网时，基于单车的未来通信需求，划分第一隐私保护范围与第二隐私保护范围；S2、当车联网向单车发出的隐私请求进入第一隐私保护范围时，对隐私请求进行第一认证；对不落入第一隐私保护范围内的隐私请求做忽略处理；S3、当第一认证通过后，若隐私请求变化而触发进入第二隐私保护范围时，对变化后的隐私请求进行第二认证；对不落入第二隐私保护范围内的变化后的隐私请求、未经变化直接落入第二隐私保护范围的隐私请求做忽略处理。本发明实现针对车联网环境下复杂且动态变化的通信场景的多层次隐私保护机制的搭建，对单车隐私保护提供全面有效的保障。
-
公开(公告)号：CN119128992A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411614623.8
申请日：2024-11-13
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种应用于车联网的隐私保护双认证方法及系统，其中方法包括：S1、当单车接入车联网时，基于单车的未来通信需求，划分第一隐私保护范围与第二隐私保护范围；S2、当车联网向单车发出的隐私请求进入第一隐私保护范围时，对隐私请求进行第一认证；对不落入第一隐私保护范围内的隐私请求做忽略处理；S3、当第一认证通过后，若隐私请求变化而触发进入第二隐私保护范围时，对变化后的隐私请求进行第二认证；对不落入第二隐私保护范围内的变化后的隐私请求、未经变化直接落入第二隐私保护范围的隐私请求做忽略处理。本发明实现针对车联网环境下复杂且动态变化的通信场景的多层次隐私保护机制的搭建，对单车隐私保护提供全面有效的保障。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.016 seconds)
