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车联网中云链融合隐私保护分布式计算卸载方案 被引量：1
1
作者 王强 赵全 +2 位作者 王颖 周福才 徐剑 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期433-450,共18页
随着车联网技术的迅猛发展,智能汽车中的车载应用越来越多地面临处理时延敏感且计算密集型任务的挑战。尽管车载计算单元具有一定的计算能力,但其有限的资源无法应对时延敏感的复杂任务。针对上述问题,计算卸载至资源丰富的云端是一种... 随着车联网技术的迅猛发展,智能汽车中的车载应用越来越多地面临处理时延敏感且计算密集型任务的挑战。尽管车载计算单元具有一定的计算能力,但其有限的资源无法应对时延敏感的复杂任务。针对上述问题,计算卸载至资源丰富的云端是一种可行的解决方案。然而,远程云服务器的传输成本和通信延迟成为卸载时延敏感任务的主要瓶颈。随着移动边缘计算(MEC)兴起,计算能力从中心化的云端转移至网络边缘,降低了延迟,但现有方案仍存在容错性弱、隐私泄露和计算效率低等问题。本文针对这些不足,提出了一种云链融合的隐私保护分布式计算卸载方案(FCOS)。FCOS通过设计冗余分布式计算机制显著提升了容错性,有效减少了单点故障对计算的影响;利用区块链中的智能合约确保计算卸载过程的可验证性与公平性,增强了卸载的安全性;在隐私保护方面,结合同态加密和盲化因子技术,实现了在智能汽车端低计算开销下的数据隐私保护。与现有技术相比,FCOS在云计算阶段处理5000次以内多项式时,计算用时平均降低90.4%;在单点故障率为0%~60%时,10000次以内的多项式计算用时平均降低了92.9%~96.7%。理论分析与实验结果验证了该方案的高效性、安全性和可靠性。 展开更多
关键词 车联网 安全计算卸载 区块链 隐私保护 分布式计算
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基于区块链的车联网矩阵计算安全卸载方案 被引量：1
2
作者 刘雪娇 宋庆武 夏莹杰 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期144-154,共11页
为了保护任务数据的机密性,验证计算结果的正确性,提出基于区块链的车联网矩阵计算安全卸载方案.该方案利用编写在区块链上的智能合约自动执行计算结果验证过程,保证验证过程的安全性和结果的不可篡改.方案提出的基于矩阵加法的轻量级... 为了保护任务数据的机密性,验证计算结果的正确性,提出基于区块链的车联网矩阵计算安全卸载方案.该方案利用编写在区块链上的智能合约自动执行计算结果验证过程,保证验证过程的安全性和结果的不可篡改.方案提出的基于矩阵加法的轻量级矩阵加密方法,简化了矩阵计算卸载加解密的复杂度.通过与现有方案比较可知,本文方案能够在有效保护车辆的敏感信息的同时,实现对矩阵计算结果正确性的验证.利用所构建的矩阵加密方法,能够有效地降低车辆侧矩阵加解密的计算开销. 展开更多
关键词 车辆边缘计算 安全计算卸载 区块链 矩阵乘法 车联网
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