5、新型条件隐私保护方案与机器学习成员推理风险剖析

新型条件隐私保护方案与机器学习成员推理风险剖析

新型条件隐私保护方案

在车辆网络中，数据的有效性和传输效率至关重要。有一个定理表明，如果某个方案中的公式 (1) 成立，那么雾节点接收到的所有数据包都是有效的。下面是该公式正确性的推导过程：
[
\begin{align }
(\sum_{j = 1}^{n} v_{i,j} \cdot \sigma_{i,j}) \cdot P &= (\sum_{j = 1}^{n} v_{i,j} \cdot (\rho_{i,j} + \beta_{i,j} \cdot k_{i,j})) \cdot P\
&= (\sum_{j = 1}^{n} v_{i,j} \cdot (r_{i,j} + \alpha_{i,j} \cdot x + \beta_{i,j} \cdot k_{i,j})) \cdot P\
&= (\sum_{j = 1}^{n} v_{i,j} \cdot (r_{i,j} \cdot P + \alpha_{i,j} \cdot x \cdot P + \beta_{i,j} \cdot k_{i,j} \cdot P))\
&= (\sum_{j = 1}^{n} (v_{i,j} \cdot AID_{i,j,1} + v_{i,j} \cdot \alpha_{i,j} \cdot P_{pub} + v_{i,j} \cdot \beta_{i,j} \cdot K_{i,j}))\
&= (\sum_{j = 1}^{n} v_{i,j} \cdot AID_{i,j,1}) + (\sum_{j = 1}^{n} (v_