面向智能网联汽车的基于有向无环图区块链的安全高效知识共享
网络与互联网体系结构
2021-11-03 v5
摘要
智能网联汽车（ICVs）的出现为未来智能交通系统展现了巨大潜力，可同时提升交通安全与道路效率。然而，依赖数据驱动感知与驾驶模型的 ICV 面临诸多挑战，包括缺乏应对复杂驾驶情境的全面知识。本文旨在研究 ICV 的协同知识共享。我们提出了一种安全高效的基于有向无环图（DAG）区块链的知识共享框架，旨在适应基于微交易的车载网络。该框架可实现本地及跨区域知识共享。随后，将该框架应用于自动驾驶场景，其中可共享用于自动驾驶控制的机器学习模型。针对基于 DAG 的知识共享框架，提出了一种轻量级尖端选择算法（TSA），以实现跨区域车辆的共识与身份验证。为提升模型精度并最小化带宽消耗，提出了一种基于自适应异步分布式学习（ADL）的方案用于模型上传与下载。实验结果表明，基于区块链的知识共享是安全的，能够抵御恶意用户的攻击。此外，与若干现有算法相比，所提出的自适应 ADL 方案能够增强与驾驶安全相关的性能。
引用
@article{arxiv.2108.01598,
title = {Secure and Efficient Blockchain based Knowledge Sharing for Intelligent Connected Vehicles},
author = {Haoye Chai and Supeng Leng and Fan Wu and Jianhua He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.01598},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 13 figures