(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210775791.X (22)申请日 2022.07.01 (71)申请人 上海大学 地址 200444 上海市宝山区上 大路99号 (72)发明人 许其超　兰玉琳　苏洲　 (74)专利代理 机构 上海上大专利事务所(普通 合伙) 3120 5 专利代理师 何文欣 (51)Int.Cl. G06F 21/60(2013.01) G06F 21/62(2013.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 无人机辅助车联网中隐私保护联邦学习系 统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种无人机辅助车联网中隐 私保护联邦学习系统及方法， 系统初始化模块， 参数加密模块， 签名生成模块分别与车辆本地训 练模块连接， 车辆本地训练模块连接全局模型更 新模块， 全局模 型更新模块连接车辆解密参数模 块。 通过系统初始化模块进行实体注册和系统初 始化， CA为已注册车辆分配实现匿名化的假名和 用于签名的密钥； 通过车辆本地训练模块更新本 地模型参数； 通过参数加密模块为本地模型参数 进行加密， 将其转变为密文形式； 通过签名生成 模块生成可验证的签名， 保证参与聚合本地模型 的真实性和有效性； 通过全局模 型更新模块得到 加密的全局模 型参数； 通过车辆解密参数模块得 到系统更新的全局模型参数明文。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115438355 A 2022.12.06 CN 115438355 A 1.一种无人机辅助车联网中隐私保护联邦学习系统， 其特征在于， 包括CA系统初始化 模块(100)， 车辆本地训练模块(200)， 参数加密模块(300)， 签名生成模块(400)， 全局模型 更新模块(500)， 车辆解密参数模块(600)； 所述CA系统初始化模块(100)， 参数加密模块 (300)， 签名生成模块(400)分别与车辆本地训练模块(200)连接， 所述车辆本地训练模块 (200)连接全局 模型更新模块(500)， 所述无人机全局 模型更新模块(500)连接车辆解密参 数模块(6 00)。 2.根据权利要求1所述的无人机辅助 车联网中隐私保护联邦学习系统， 其特征在于， 所 述CA系统初始化模块(100)， 完成系统初始化， 为车辆分配假名和密钥； 所述车辆本地训练 模块(200)， 负责进行本地模型参数更新， 由车辆组成； 所述参数加密模块(300)， 用于车辆 本地训练模块(200)的参数隐私保护； 所述签名生成模块(400)， 负责为参数信息添加 基于 假名的签名； 所述全局模 型更新模块(500)， 负责对签名进 行批量验证和执行联邦学习中的 全局模型聚合， 由无人机组成； 所述车辆解密参数模块(600)， 负责解密参数得到系统更新 的全局模型参数， 由车辆组成。 3.根据权利要求1或2所述的无人机辅助车联网中隐私保护联邦学习系统， 其特征在 于， 所述CA系统初始 化模块(100)为车辆 分配实现匿名化的假名和生 成签名的密钥， 以保护 车辆身份隐私和维护签名的可信度。 4.根据权利要求1或2所述的无人机辅助车联网中隐私保护联邦学习系统， 其特征在 于， 所述全局模 型更新模块(500)为克服单个无人机覆盖范围的有限性和意外的单点 故障， 需利用Gos sip协议建立模型互换机制， 并执 行异步模型聚合以提高联邦学习的效率。 5.一种无 人机辅助车联网中隐私保护联邦学习方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S100.通过CA系统初始化模块(100)， CA生成系统初始化参数和分配给注册车辆的假名 和私钥； S200.通过车辆本地训练模块(20 0)得到更新的局部模型参数； S300.通过参数加密模块(300)将S200步骤更新的局部模型参数进行Paillier加密， 实 现隐私保护； S400.车辆为模型参数信息添加基于假名的签名； S500.多个无人机互换步骤S400的车辆本地模型参数， 对参数信息签名进行批量验证， 将验证成功的参数 执行加密状态下的连乘聚合， 并将聚合结果广播给 车辆； S600.车辆利用其保存在本地的Pai llier私钥解密参数， 得到更新的全局模型。 6.根据权利要求5所述的无人机辅助 车联网中隐私保护联邦学习方法， 其特征在于， 在 步骤S600后还包括步骤S600A： 判断模型性能是否达到要求或迭代次数是否超过设定值， 是， 则结束 进程； 否， 则回到步骤S10 0继续进行全局模型的迭代。 7.根据权利要求5或6所述的无人机辅助车联网中隐私保护联邦学习方法， 其特征在 于， 所述步骤S100的具体步骤为： S110.车辆和无 人机使用真实身份信息， 向CA进行注 册； S120.CA确定椭圆曲线方程、 基点及阶数等基本参数； S130.CA选择系统主密钥并生成对应的公钥和一个安全哈希函数； S140.CA发布系统参数 给所有注册的实体； S150.CA为车辆生成实现匿名化的假名和用于签名的密钥， 并通过安全 的有线信道进权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115438355 A 2行传输。 8.根据权利要求5或6所述的无人机辅助车联网中隐私保护联邦学习方法， 其特征在 于， 所述步骤S500的具体步骤为： S510.无人机接收其负责子区域所有车辆的加密参数信息； S520.多个无人机基于Gossip协议互换其收集的车辆参数信息， 以克服单个无人机覆 盖范围的有限性； S530.无人机对其拥有的车辆参数信息进行签名批量验证； S540.无人机对未验证成功批次中的所有签名进行 单一验证， 寻找 异常参数并剔除； S550.无人机将所有成功验证的本地模型参数， 在加密状态下 执行异步连乘聚合。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115438355 A 3