基于区块链及联邦学习的物联网数据共享方法.pdf

基于区块链联邦学习的车联网安全数据共享方法研究.docx 基于区块链联邦学习的车联网安全数据共享方法研究一、引言车联网是物联网技术的一个重要应用方向，以车辆间的互联互通以及车辆与基础设施的协同通讯为基础，构建了智慧交通体系。随着智能交通的不断发展，车联网的安全与数据共享成为了亟待解决的问题。区块链技术以其去中心化、数据共享、安全可信等特性，为车联网的数据共享提供了新的解决方案。而联邦学习则能在保护用户隐私的同时，实现数据的学习与利用。本文旨在研究基于区块链联邦学习的车联网安全数据共享方法，以提高车联网的安全性和数据利用效率。二、车联网数据共享现状及挑战车联网在推动智慧交通体系的建设中，需要大量、多样化的数据支持。然而，由于车辆数据的敏感性和复

2025-05-06 约4.71千字 9页立即下载

基于联邦学习的物联网数据共享方案论文.docx 基于联邦学习的物联网数据共享方案论文摘要：随着物联网技术的快速发展，大量数据被收集和存储。然而，数据隐私和安全问题成为制约物联网应用推广的关键因素。联邦学习作为一种新兴技术，能够实现数据在不共享的情况下进行机器学习，为物联网数据共享提供了一种可行方案。本文将探讨基于联邦学习的物联网数据共享方案，分析其原理、优势和应用前景。关键词：联邦学习；物联网；数据共享；隐私保护；机器学习一、引言（一）联邦学习的原理与特点 1.内容一：联邦学习的原理 1.1联邦学习是一种分布式机器学习框架，允许多个参与者在不共享数据的情况下进行模型训练。 1.2每个参与者只将自己的模型参数更新发送给中心服务器，而不

2025-04-06 约5.44千字 12页立即下载

基于联邦学习的跨域数据共享方法论文.docx 基于联邦学习的跨域数据共享方法论文摘要：本文针对跨域数据共享中的隐私保护问题，提出了一种基于联邦学习的跨域数据共享方法。该方法通过联邦学习技术，实现了不同领域数据在共享过程中的隐私保护，同时保证了数据质量和共享效率。本文首先分析了联邦学习在跨域数据共享中的应用优势，然后详细阐述了所提方法的原理、设计以及实验结果，最后对方法进行了总结和展望。关键词：联邦学习；跨域数据共享；隐私保护；数据质量；共享效率一、引言随着大数据时代的到来，跨域数据共享已成为推动数据科学研究和产业发展的重要手段。然而，在跨域数据共享过程中，如何保护用户隐私和数据安全成为一大挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基

2025-04-07 约3.62千字 9页立即下载

一种基于区块链的物联网数据共享方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113364771 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110621875.3 (22)申请日 2021.06.04 (71)申请人永旗（北京）科技有限公司

2023-06-17 约6.09千字 6页立即下载

基于区块链和联邦学习的医疗隐私数据共享方案研究.docx 基于区块链和联邦学习的医疗隐私数据共享方案研究一、引言随着信息技术的飞速发展，医疗数据共享已成为提升医疗服务质量、推动医疗行业进步的关键手段。然而，医疗数据具有极高的隐私性和敏感性，如何在保障数据安全与隐私的前提下实现数据的有效共享，一直是医疗行业面临的挑战。近年来，区块链技术和联邦学习技术的发展为解决这一问题提供了新的思路。本文旨在研究基于区块链和联邦学习的医疗隐私数据共享方案，以期为医疗数据的安全共享提供理论支持和实践指导。二、区块链与联邦学习技术概述（一）区块链技术区块链是一种分布式数据库技术，具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点。在医疗数据共享领域，区块链技术能够保障数据的安

2025-03-05 约5.07千字 11页立即下载

基于联邦学习的无人机数据共享论文.docx 基于联邦学习的无人机数据共享论文摘要：随着无人机技术的飞速发展，无人机数据在各个领域的应用日益广泛。然而，由于数据隐私和安全性的考虑，无人机数据共享面临着诸多挑战。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，为解决无人机数据共享问题提供了一种新的思路。本文旨在探讨基于联邦学习的无人机数据共享方法，分析其优势和应用前景，为无人机数据共享提供理论支持和实践指导。关键词：联邦学习；无人机数据；数据共享；隐私保护；安全一、引言（一）无人机数据共享的必要性 1.内容一：提高数据利用率 1.1无人机数据具有丰富的时空信息，可以用于城市规划、环境监测、灾害预警等领域。 1.2通过数据共享，可以充分发

2025-04-12 约4.73千字 11页立即下载

基于联邦学习的跨机构数据共享论文.docx 基于联邦学习的跨机构数据共享论文摘要：随着大数据时代的到来，跨机构数据共享在多个领域得到了广泛应用。然而，由于数据安全性和隐私保护等问题，传统的数据共享方式存在一定的局限性。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，为跨机构数据共享提供了一种安全、高效的方法。本文将探讨联邦学习在跨机构数据共享中的应用，分析其优势与挑战，并展望其未来发展趋势。关键词：联邦学习；跨机构数据共享；数据安全；隐私保护一、引言（一）1.内容：联邦学习概述 1.1联邦学习的定义 联邦学习（FederatedLearning）是一种分布式机器学习技术，它允许多个机构在保护本地数据隐私的前提下，共享模型参数进行协同训练

2025-04-15 约4.48千字 10页立即下载

2025-04-13 约2.97千字 7页立即下载

基于联邦学习的公安数据共享机制论文.docx 基于联邦学习的公安数据共享机制论文摘要：随着信息技术的飞速发展，公安部门在打击犯罪、维护社会治安方面积累了大量数据。然而，由于数据的安全性和隐私性问题，公安数据共享一直面临着挑战。联邦学习作为一种新兴的隐私保护技术，为公安数据共享提供了一种新的解决方案。本文旨在探讨基于联邦学习的公安数据共享机制，分析其优势、挑战及实施策略。关键词：联邦学习；公安数据；数据共享；隐私保护；机制一、引言（一）公安数据共享的必要性 1.内容一：提高公安工作效率 1.1公安数据共享可以促进跨部门协作，实现资源共享，提高公安工作的效率。 1.2通过数据共享，公安部门可以快速获取相关信息，提高案件侦破速度

2025-04-12 约4.45千字 10页立即下载

基于联邦学习的多节点安防数据共享论文.docx 基于联邦学习的多节点安防数据共享论文摘要：随着物联网和大数据技术的快速发展，多节点安防数据共享成为提高公共安全水平的关键技术。本文旨在探讨基于联邦学习的多节点安防数据共享技术，通过分析其优势、挑战和实施策略，为我国安防数据共享提供理论支持和实践指导。关键词：联邦学习；多节点安防；数据共享；公共安全一、引言（一）联邦学习在多节点安防数据共享中的应用优势 1.内容一：隐私保护 1.1联邦学习通过在本地设备上进行模型训练，避免了数据在传输过程中的泄露，有效保护了用户的隐私信息。 1.2联邦学习模型在本地设备上更新，减少了数据传输量，降低了数据泄露的风险。 1.3联邦学习采用差分隐私技术，对

2025-04-11 约3.44千字 8页立即下载

2025-03-18 约1.82万字 26页立即下载

基于区块链与大数据的数据共享方法、系统及云平台.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113342895 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110666787.5 (22)申请日 2021.06.16 (71)申请人智博云信息科技(广州)有限公司

2023-06-16 约1.74万字 15页立即下载

一种基于区块链的数据共享方法、装置及设备.docx PAGE 1- 一种基于区块链的数据共享方法、装置及设备一、引言 (1)随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源。在各个领域，数据共享的需求日益增长，但同时也伴随着数据安全和隐私保护的问题。传统的数据共享方式在保障数据安全、隐私和可靠传输方面存在诸多局限性。因此，探索一种新型的数据共享方法显得尤为重要。 (2)区块链技术作为一种分布式账本技术，具有去中心化、透明性、不可篡改性等特点，为数据共享提供了一种新的解决方案。基于区块链的数据共享方法能够有效保障数据的安全性、可靠性和隐私性，同时提高数据共享的效率。 (3)本文提出了一种基于区块链的数据共享方法，并详细阐述了该方法的原理、设

2025-03-21 约2.01千字 4页立即下载

一种基于区块链和智能合约的数据共享方法及系统.docx PAGE 1- 一种基于区块链和智能合约的数据共享方法及系统一、引言随着互联网技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源。然而，数据共享面临着诸多挑战，如数据安全问题、数据隐私保护、数据孤岛现象等。据《全球数据共享现状报告》显示，全球数据共享率仅为1%，而我国的数据共享率更是低至0.1%。这一现象在很大程度上制约了数据资源的有效利用和创新能力的提升。区块链技术的出现为数据共享领域带来了新的机遇。区块链是一种去中心化的分布式数据库技术，具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，能够有效解决数据安全问题。据《区块链技术白皮书》指出，区块链在数据共享领域的应用已逐渐成为趋势。例如，我国某大型互联

2025-03-25 约2.43千字 5页立即下载

一种基于区块链的数据共享方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114884977 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210496601.0 (22)申请日 2022.05.09 (71)申请人深圳嘉业产业发展有限公司地址 5

2023-05-14 约1.61万字 12页立即下载