面向自动驾驶的车载模型安全在线联邦蒸馏方法

一种面向自动驾驶的车载模型安全在线联邦蒸馏方法，步骤包括：1)注册；2)身份验证和授权；3)车辆分组；4)在线联邦蒸馏训练，分为4.1)联邦聚合、4.2)知识蒸馏和4.3)信誉值和服务费计算。本方法的主辅链的双链架构避免车辆反复验证身份，以真实可信身份防御Sybil和DDoS攻击等潜在威胁。联邦蒸馏为车载模型提供多车合作和教师指导的两种学习途径，使所有车辆共享模型的同时保留本地模型特性。基于智能合约的激励机制自动记录和管理贡献度和信誉值，以通过合理奖惩鼓励车辆提供高质量模型及抑制恶意攻击。通过安全性分析和仿真实验结果验证了本方法的安全性、可行性和优越性。