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车联网中的异步联邦学习隐私保护研究
摘要
随着物联网的快速发展和车辆技术的不断迭代，车联网环境中的信息安全问题
也愈发严重，车辆在行驶过程中所产生的信息通常包含用户的敏感数据，一旦这些
数据被黑客获取或泄漏，必然会对用户的隐私安全造成严重威胁。因此，如何在保
障数据共享服务效率的同时，兼顾用户数据的隐私安全，显得至关重要。
本研究将传统的车联网框架与新兴的联邦学习技术相结合，形成了一种动态异
步联邦学习框架，并设计了一系列算法规则以解决车联网与联邦学习融合所面临的
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