公开(公告)号：CN117615368A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311370114.0

申请日：2023-10-23

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 唐敏 ,  黄曾怡 ,  邓国强

IPC: H04W12/00 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  H04W12/03 ,  H04W12/122 ,  H04W28/02 ,  H04W4/40

Abstract: 本发明涉及车联网环境隐私保护计算技术领域，具体涉及一种面向车联网的隐私保护目标检测方法，首先构建一个去中心化的车联网系统，并在该车联网应用场景下设计一种基于深度学习且具有隐私保护的目标检测系统，基于边缘计算保留原始云的计算、存储能力，同时将计算任务分解到边缘节点缓解网络拥堵和提供低延迟服务，通过单输入内积函数加密系统实现交通数据的隐私上传，并应用Voronoi图对整个车联网场景进行区域划分以完成路侧单元与最邻近边缘计算节点的有线连接，接着应用多输入内积函数加密系统实现参数的安全更新，最后经过多轮迭代训练后获取一个具有较高精度、抗推断攻击的深度学习模型，应用到车辆上实现目标检测。