典型文献
面向车联网数据隐私保护的高效分布式模型共享策略
文献摘要：
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DPoS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.
文献关键词：
区块链;车联网;联邦学习;边缘计算
中图分类号：
作者姓名：
莫梓嘉;高志鹏;杨杨;林怡静;孙山;赵晨
作者机构：
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876
文献出处：
引用格式：
[1]莫梓嘉;高志鹏;杨杨;林怡静;孙山;赵晨-.面向车联网数据隐私保护的高效分布式模型共享策略)[J].通信学报,2022(04):83-94
A类：
B类：
车联网数据,数据隐私保护,分布式模型,模型共享,共享策略,隐私数据,效率问题,多角色,路边,基站,主从链,安全共享,异步,联邦学习,PBFT,DPoS,共识算法,来降,通信成本,共享效率,可扩展性,边缘计算
AB值：
0.435799
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