面向电动汽车的隐私保护机器学习：综述

近年来，个人用户对现代电动汽车的兴趣呈指数级增长。电动汽车有两个主要组成部分使其区别于传统汽车，首先是其因电动而具有的环保特性，其次是其因现代信息与通信技术而具备的互联能力。这两个特性都在电动汽车的发展中扮演着关键角色，学术界和工业界人士都在致力于开发用于电动汽车网络的现代协议。所有这些交互，无论是从能源角度还是从通信角度，每天都在产生海量数据。为了充分利用从电动汽车收集到的这些数据，研究工作已经强调了将机器学习/深度学习技术用于各种电动汽车应用。这种结合非常富有成效，但它也带来了一个关键问题，即在车辆数据的收集、存储和训练过程中存在隐私泄露的风险。因此，在为电动汽车开发机器学习/深度学习技术的同时，确保它们能够抵御隐私信息泄露和攻击也至关重要。在本文中，我们首先讨论电动汽车和隐私保护技术的基本背景，然后简要概述使用机器学习技术在电动汽车中进行隐私保护的情况。特别是，我们还重点深入回顾了隐私技术在电动汽车中的集成，并强调了电动汽车中的不同应用场景。此外，我们对当前用于现代电动汽车的隐私保护机器学习/深度学习技术进行了非常详细的综述。最后，我们为从事电动汽车隐私保护研究的研究人员提出了若干研究问题、关键挑战和未来的研究方向。