面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略制造技术

本发明专利技术涉及网联汽车的隐私保护技术领域，且公开了面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，包括网联汽车的隐私保护系统，所述网联汽车的隐私保护系统包括应用场景层、核心技术层、边缘计算层和数据与设备层。该面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，通过整合V2X通信、路况时空编码器、流数据处理引擎等技术，实现对交通环境的实时、多维感知，为智能驾驶决策提供了精准的数据支持，通过态分域策略模块和时空域自适应划分技术能够根据实时路况和网络条件动态调整资源分配和任务调度，提升系统响应速度和效率，通过隐私计算池模块、动态隐私预算分配、PKI证书服务中心等技术，使数据共享和联邦学习时实现严格的隐私保护。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网联汽车的隐私保护，具体为面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略。

技术介绍

1、网联汽车是一种通过互联网技术实现车辆之间以及车辆与外部环境之间实时信息交流的智能汽车，网联汽车采用先进的感知、通信和控制技术，实现了车辆之间的信息共享和互相协同，使汽车能够更智能、更安全地行驶，为驾驶员提供更便捷、更舒适的出行体验，网联汽车的特点包括自动驾驶、车辆间通信、车辆与基础设施通信、车载娱乐和信息服务等，通过自动驾驶技术，网联汽车可以实现自动巡航、自动泊车、自动避障等功能，大大降低了驾驶风险和提高了驾驶效率，同时，网联汽车还可以通过车辆间通信实现车队协同行驶、避免交通拥堵，通过车辆与基础设施通信获得实时路况信息，提前规划最佳行驶路线，此外，网联汽车还可以提供丰富的车载娱乐和信息服务，如智能导航、在线音乐、远程控制等功能，使驾驶员在行驶过程中享受更多便利。

2、网联汽车隐私保护的是对个人隐私数据的保护，这些数据通常包括车辆的位置、行驶轨迹、车辆状态和驾驶行为等，由于车联网系统涉及大量的个人敏感数据，因此隐私保护成为了该领域的一个重要议题，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，包括网联汽车的隐私保护系统，其特征在于：所述网联汽车的隐私保护系统包括应用场景层、核心技术层、边缘计算层和数据与设备层；

2.根据权利要求1所述的面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，其特征在于：所述动态分域策略模块包括时空域自适应划分、数据敏感度分级和跨域协同机制；

3.根据权利要求1所述的面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，其特征在于：所述异构网络适配模块包括通信协议动态切换和网络切片资源调度；

4.根据权利要求1所述的面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，其特征在于：所述...

【技术特征摘要】

1.面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，包括网联汽车的隐私保护系统，其特征在于：所述网联汽车的隐私保护系统包括应用场景层、核心技术层、边缘计算层和数据与设备层；

2.根据权利要求1所述的面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，其特征在于：所述动态分域策略模块包括时空域自适应划分、数据敏感度分级和跨域协同机制；

3.根据权利要求1所述的面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，其特征在于：所述异构网络适配模块包括通信协议动态切换和网络切片资源调度；

4.根据权利要求1所述的面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，其特征在于：所述隐私计算池模块包括混合隐私技术栈和动态隐私预算分配；

5.根据权利要求1所述的面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，其特征在于：所述联邦学习模块包括跨模态联邦学习、增量式模型更新和自适应聚合策略；

6.根据权利要求1所述的面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，其特征在于：所述激励与审计模块包括贡献度量化模型、可追溯安全审计、异常行为检测器和风险热力图；

7.根据权利要求1所述的面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，其特征在于：所述智能驾驶决策用于让自动驾驶“又聪明又安全”，隐私保护融入驾驶决策流程，所述交通流量预测用隐私保护技术，聚合多车数据做流量分析，服务智慧城市，所述v2x通信用于保障车与车、车与路(v2v、v2r)通信时的隐私安全，所述多维态势感知用于让车联网“看见全局风险”，隐私保护和安全监测两手抓，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李洁，
申请(专利权)人：李洁，
类型：发明
国别省市：