3、车载网络的联邦学习辅助条件隐私保护方案

车载网络的联邦学习辅助条件隐私保护方案

1. 引言

随着信息和通信技术的飞速发展，车载网络在学术界和工业界都引起了广泛关注。它是构建智能交通系统（ITS）的重要技术，由车辆和基础设施（如路边单元RSUs）组成的异构网络。车辆内部是局域网，车辆之间形成车际网络并连接到互联网，所有实体基于统一协议实现用户、车辆、道路和云的集成。

车载网络的发展不仅改善了用户的出行体验，还为未来的自动驾驶展示了良好的潜力，同时在减少交通拥堵和节省燃油消耗方面对绿色环境有积极作用。然而，车辆定期发送的行驶信息（如速度、加速度、位置、天气、交通状况等）虽然有助于交通管理，但也带来了一系列安全问题。

这些信息包含用户身份和敏感信息，对手可通过无线通信渠道拦截，威胁用户匿名性和隐私。此外，对手还可能篡改消息，影响交通信息的真实性，甚至导致交通事故。因此，用户身份的匿名性和数据安全成为车载网络未来发展和部署的主要障碍之一。

过去提出了许多隐私保护和身份隐藏方案，但无条件保护车辆身份可能会引发法律问题。例如，司机犯罪时无法被追踪。所以，车载网络的隐私保护方案不仅要提供用户匿名性，还需在必要时追踪恶意用户身份，即条件隐私保护。

2. 相关工作

目前，车载网络的隐私保护方案主要分为以下几类：
|方案类型|具体方案|优点|缺点|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|使用公钥密码学证书|证书颁发机构为车辆颁发序列号和证书，接收方通过证书验证车辆身份；Raya等人预加载公私钥对和证书到车载单元实现认证和完整性；Lu等人让车辆向RSUs请求临时匿名证书| - |当用户数量大时，中央节点需存储和管理大量证书；