联邦学习过程中的车联网数据动态保护方法及系统

本发明提供了一种联邦学习过程中的车联网数据动态保护方法及系统，该方法包括：构建车辆动态位置集；搭建车联网数字模型，根据车辆动态位置集对相同车辆下的节点模型进行训练，得到训练后的节点模型；将训练后的节点模型的第一模型参数进行差分隐私保护后上传到对应的路侧单元，将所有路侧单元下的第二模型参数进行差分隐私保护后上传至服务器，以使服务器对所有路侧单元下的第二模型参数进行二次聚合，得到第二聚合参数；构建超椭球方程，并根据超椭球方程得到目标信息集；将目标车辆的目标信息集进行上传，以对聚合全局模型进行联邦学习。本发明能够提升车联网数据共享的安全性和可靠性。