面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略

本发明涉及网联汽车的隐私保护技术领域，且公开了面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，包括网联汽车的隐私保护系统，所述网联汽车的隐私保护系统包括应用场景层、核心技术层、边缘计算层和数据与设备层。该面向网联汽车的隐私保护分布式联邦学习协同策略，通过整合V2X通信、路况时空编码器、流数据处理引擎等技术，实现对交通环境的实时、多维感知，为智能驾驶决策提供了精准的数据支持，通过态分域策略模块和时空域自适应划分技术能够根据实时路况和网络条件动态调整资源分配和任务调度，提升系统响应速度和效率，通过隐私计算池模块、动态隐私预算分配、PKI证书服务中心等技术，使数据共享和联邦学习时实现严格的隐私保护。