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车联网隐私保护中的联邦学习自适应噪声控制技术

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1智能交通发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.2车联网数据安全挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.1.3联邦学习应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2.1车联网隐私保护技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.2.2联邦学习算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.2.3噪声控制技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.4技术路线与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1车联网系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.1.1车辆节点组成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1.2通信网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1.3数据采集与传输．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.2联邦学习基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.2.1分布式训练思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2.2模型聚合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2.3数据共享模式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.3隐私保护机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.3.1数据加密技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.3.2差分隐私理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.3.3安全多方计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.4噪声添加方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.4.1高斯噪声模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.4.2梯度噪声注入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.4.3噪声自适应调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

基于自适应噪声控制的车联网联邦学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.1模型总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.1.1节点信息收集模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.1.2模型训练与更新模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.1.3噪声控制策略模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.2.1数据清洗与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.2.2特征选择与提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.2.3数据匿名化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．