17、区块链与车载网络安全技术：HBMD - FL与认证密钥协议解析

区块链与车载网络安全技术：HBMD - FL与认证密钥协议解析

在当今数字化时代，数据安全与高效的机器学习算法是各个领域关注的焦点。本文将深入探讨两个重要的技术领域：基于区块链和模型蒸馏的联邦学习算法HBMD - FL，以及车载自组织网络（VANET）中的安全高效无证书认证密钥协议。

1. HBMD - FL：融合区块链与模型蒸馏的联邦学习算法

在机器学习领域，联邦学习旨在让多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。然而，传统的联邦学习面临着模型异构性、恶意攻击以及激励机制不完善等问题。HBMD - FL算法应运而生，它结合了区块链和模型蒸馏技术，为这些问题提供了解决方案。

1.1 激励机制评估

利用区块链系统，HBMD - FL不仅实现了去中心化的联邦学习，增强了对恶意参与者的抵御能力，还设计了有效的激励机制。在该算法中，所有的工作节点和矿工都能获得区块链系统分配的激励（即权益），但上传的逻辑值被识别为虚假的恶意工作节点将无法获得分配。以下是激励分配的简要说明：
|参与方类型|激励分配情况|
| ---- | ---- |
|正常工作节点和矿工|可获得区块链系统分配的权益|
|恶意工作节点（上传逻辑值为虚假）|无激励分配|

1.2 算法总结

HBMD - FL是一种基于区块链和模型蒸馏的联邦学习算法。它通过模型蒸馏解决了联邦学习中异构模型的问题，同时引入区块链技术实现了去中心化的学习方式。在交叉验证阶段集成了逻辑值验证算法，有效抵抗了联邦蒸馏中的中毒攻击。
实验使用CIFAR - 10数据集作为公共数据集，CIFAR - 100数据集作为私有数据集。与集中