arXiv 机器学习· Hojat Allah Salehi, Devrim Aras, Md Jueal Mia, M. Hadi Amini, Imtiaz Karim, Mashrur Chowdhury, Bhavani Thuraisingham·· 10 時間前AI スコア33
车联网中带后量子认证的高效通信隐私联邦强化学习
Communication-Efficient Private Federated Reinforcement Learning with Post-Quantum Authentication for Vehicular Networks
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AI ガイド
针对车联网协同路由，研究提出结合后量子认证的相关私有量化联邦强化学习方法，在保持单比特通信与本地差分隐私的同时降低聚合误差。相比全精度更新，单比特上传将已认证上行体积减少 92.4%，每轮聚合验证更新从 19.6 增至 26.5。在隐私预算为 1 时，该方法使平均通行时间较独立量化缩短 14.3%，并能防御车辆出发地推断攻击。
出典：arXiv 机器学习 · arxiv.org