车联网中可信隐私保护的恶意行为检测方案研究

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摘  要： 由于集中式数据中心存在隐私泄露问题，使得车联网恶意攻击检测缺乏真实数据和最新数据，导致基于人工智能技术的车联网恶意行为检测的发展受到了限制。为了解决上述车联网恶意攻击检测缺乏真实数据和最新数据等问题，文中提出基于联邦学习和区块链技术的车联网恶意行为检测框架。文中所提框架是一种基于边缘服务器的分布式架构，允许多个边缘节点在保护隐私的同时安全合作；该框架还包括基于区块链技术的信任管理模块，用于维护车联网内联邦学习过程所使用数据的可靠性和可信度；信任管理模块管理各节点的信任数据，保证联邦学习训练过程的完整性和可靠性。（剩余7836字）