车联网中支持双边验证的联邦学习隐私保护方法及系统

本发明属联邦学习隐私保护技术领域，公开一种车联网中支持双边验证的联邦学习隐私保护方法及系统。该方法包括初始化、私钥生成、掩码辅助信息生成、收集、解码聚合和验证六个阶段。初始化阶段生成并分发加密密钥、认证密钥与共享密钥；私钥生成阶段，车辆结合真实身份生成伪身份，KGC生成局部私钥并发送；掩码辅助阶段，车辆本地训练后加密梯度、生成辅助信息并签名上传；收集阶段，边缘设备聚合上传数据，路侧单元批量验证签名并协同混淆加密；解码聚合阶段计算聚合结果与验证码；验证阶段，客户端验证聚合结果有效性后决定是否更新模型。本发明实现上传与聚合结果双重验证，确保隐私安全与模型正确性。