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本发明提供一种车联网中基于同态加密的联邦学习隐私保护方法，将基于同态加密的联邦学习引入车联网中，通过改进具有加法同态行的Paillier算法和具有乘法同态性的RSA算法，并结合AES算法和步长混淆的方式，同时采用分层加密技术，使加法同态在边缘端完成，而乘法同态在云端完成以提高加密效率，从而有效防止联邦学习恶意攻击，并有效降低加密导致的延迟的方法；该发明可以应用在车联网中进行隐私保护将联邦学习引入IoV中以解决用户隐私泄露问题。为了进一步地增强数据安全性，在联邦学习中引入高效的同态加密；而且改进了具有加法同态性的Paillier算法和具有乘法同态性的RSA算法，并结合AES算法和步长混淆的方式，构建一个具有全同态加密性的联邦学习架构。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202011413354.0
Filing Date： 2020-12-04
Publication Date： 2023-05-09 00:00:00
Pub. No.： CN112583575B
公开国别： 中国
Applicants： 华侨大学;;福州大学
Legal Status： 授权
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