e0dc1a2d1827afd45cc685b4d9f5a38c.pdf
资源类型:本地上传资源
大小:2.24MB
评分:
5.0
上传者:肥宅快乐水901
更新日期:2025-10-13

车队协同中的隐私保护

资源内容介绍

本文探讨基于5G边缘计算的自动驾驶车队中隐私与交通效率的平衡问题。通过引入‘反应时间’这一关键管理因子,影响车队内车辆间距,进而优化假名更换机制,在增强位置隐私的同时兼顾交通流畅性。提出‘逻辑车队’概念,利用博弈论建模车辆的假名切换决策,构建综合隐私增益与效率的车队效用模型。研究表明,增大反应时间可扩展潜在假名集,提升匿名性,但会降低道路利用率。未来工作将设计基于博弈论的分布式算法,求解纳什均衡与帕累托最优,实现多车队协同下的隐私与效率联合优化,为下一代物联网智能交通系统提供理论支撑。
预览图1
车队协同中的隐私保护_预览图1
预览图2
车队协同中的隐私保护_预览图2
预览图3
车队协同中的隐私保护_预览图3

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

隐私保护的边缘计算激励

本文提出一种基于强化学习的隐私保护激励机制(RLPM),用于多服务提供商与多物联网设备的边缘计算市场。通过构建多领导者多跟随者斯塔克尔伯格博弈模型,平衡各方效用,同时避免私有信息泄露。该机制利用改进的WoLF-PHC算法实现自适应学习,在保障隐私的前提下达成纳什均衡。仿真结果表明,RLPM相较传统Q-learning更具收敛性与准确性,适用于竞争激烈的分布式服务定价场景,为现实边缘计算市场提供了高效、安全的交易解决方案。

4.67MB33积分

基于DCS的隐私数据聚合

本文提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的隐私保护数据聚合方法(DCSPDA),旨在解决大规模无线多媒体传感器网络中的隐私安全与通信开销问题。该方法利用DCS技术对原始多媒体数据进行压缩测量,通过联合稀疏模型提取公共与创新稀疏分量,并结合最小二乘支持向量机(LSSVM)学习稀疏系数分布特征,实现稀疏位置配置。通过在节点间分发隐私配置信息,对真实数据与伪装数据进行混合填充,有效抵御攻击者窃听。数据在簇头进行加性聚合后传输至汇聚节点,仅由汇聚节点完成解密与恢复,大幅降低通信开销与计算复杂度。仿真结果表明,DCSPDA在不同网络场景下均具备优异的隐私保护性能、高聚合精度和良好的可扩展性,适用于资源受限的无线多媒体传感器网络环境,为多媒体大数据的安全高效传输提供了可行方案。

2.23MB35积分

基于边缘计算的隐私定位

本文提出基于移动边缘计算和Paillier同态加密的无线传感器隐私保护定位协议,针对三边测量与多边测量算法,实现位置信息全程加密计算。基站将加密距离数据发送至边缘服务器,服务器在密文上直接运算,生成传感器的加密位置,仅传感器可解密获取自身坐标。协议确保位置隐私不被泄露,且仅需两次通信交互,计算开销低,适用于资源受限的物联网场景。安全性基于Paillier加密的IND-CPA安全特性,抵御半诚实敌手攻击,为基于位置的服务提供了高效、实用的隐私保护方案。

1.93MB43积分

基于Arduino的高压锅哨声提醒

本文介绍了一种基于Arduino和无线传感器网络的高压锅哨声通知系统,通过声音传感器检测压力锅 whistle 声音,利用ESP8266实现Wi-Fi通信,将哨声次数实时推送到用户手机。系统采用Blynk平台构建移动界面,帮助用户远程监控烹饪状态,避免因疏忽导致的食物过熟或安全事故。该装置成本低、易于安装,适用于家庭厨房的智能化升级,提升了传统压力锅的安全性与便捷性。未来可拓展集成燃气泄漏检测、定时关火等功能,打造更全面的厨房安全解决方案。

1.59MB20积分