基于联邦学习的预测交通管理,使用自动驾驶汽车的隐私保护计划
Tariq Alqubaysi1, Abdullah Faiz Al Asmari2, Fayez Alanazi3
1Department of Civil Engineering, College of Engineering, Northern Border University, Arar 73222, Saudi Arabia.
本研究介绍了一种基于联邦学习的预测交通管理 (FLPTM) 系统,使用自动驾驶汽车的隐私保护计划 (CPPS). FLPTM系统增强了安全性,优化了流量管理,同时保护了用户的隐私.
科学领域:
- 智能运输系统 (ITS) 是一种智能运输系统.
- 自动驾驶汽车 (AV) 通信网络
- 机器学习用于交通管理.
背景情况:
- 传统的交通管理系统对用户隐私和数据安全构成风险.
- 车辆中的实时数据处理使得敏感信息暴露在对手面前.
- 现有的模型缺乏强大的隐私保护和对复杂攻击的安全性.
研究的目的:
- 为自动驾驶汽车 (AV) 引入基于联合学习的预测交通管理 (FLPTM) 系统.
- 在智能运输系统 (ITS) 中增强服务访问和隐私.
- 为了减轻敌对威胁,并确保车辆通信网络中的数据完整性.
主要方法:
- 实施用于分散数据处理的隐私保护计划 (CPPS).
- 在不共享原始数据的情况下,利用联合学习 (FL) 进行协作模式培训.
- 集成基于分类器的学习,状态建模和访问权限,以提高安全性.
主要成果:
- 通过联合学习,通信成本降低了23.29%.
- 使用CPPS框架减轻了16.1%的对抗性影响.
- 在拟议的系统中,访问时间效率提高了18.95%.
结论:
- 该FLPTM系统有效地优化了交通管理,并增强了AV的隐私.
- 该CPPS框架提供强大的安全性,防止中间人攻击和数据泄露.
- 联合学习显著提高了安全性,降低了成本,并提高了ITS环境的效率.
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