自动驾驶汽车网络对数据共享的日益依赖带来了严重的隐私和安全漏洞。据外媒报道，迪肯大学（Deakin University）的Dev Gurung和Shiva Raj Pokhrel及其同事提出了一种名为vQFL的新型框架来应对这一挑战。该研究引入了一个结合联邦学习、量子密钥分发和差分隐私的系统，在保持关键车辆智能模型准确性的同时，构建了抵御传统威胁和量子威胁的多层防御体系。

图片来源：arxiv.org

使用真实数据集进行的大量测试表明，vQFL不仅保持了模型的性能，而且显著提高了隐私和通信安全性，这标志着构建能够处理现代车队产生的大量数据流的弹性、安全的自动驾驶汽车系统迈出了关键一步。该框架的模块化设计使其成为未来智能交通基础设施的关键组件，为安全可靠的自动驾驶新时代铺平了道路。

量子联邦学习助力安全自动驾驶

科学家们正在开发创新方法，以增强自动驾驶系统的隐私性和安全性，解决数据保护和恶意干扰方面的担忧。这项研究聚焦于联邦学习，这项技术允许机器学习模型使用来自多个数据源的数据进行训练，而无需直接共享原始信息。研究团队探索如何将量子技术融入其中，以进一步加强这一过程的安全性，旨在为自动驾驶汽车创建一个稳健且保护隐私的系统。研究证实，联邦学习是一种可行的分布式自动驾驶模型训练方法，能够克服与数据访问和隐私相关的挑战。

鉴于对强大安全性的迫切需求，该团队证明，集成量子密钥分发和量子联邦学习能够显著提升联邦学习过程的安全性。量子密钥分发建立了一个用于交换加密密钥的安全通道，而量子联邦学习则利用量子原理增强训练过程中的数据隐私。为了评估和验证其方法，该研究使用了公开数据集，例如Waymo开放数据集、KITTI和nuScenes。针对大规模部署的实际挑战，科学家们还致力于提高系统的可扩展性和效率，降低通信开销和计算成本。这项工作有望加速开发用于自动驾驶的可信赖且可靠的人工智能系统，为在实际应用场景中构建安全且保护隐私的系统铺平道路。

面向车辆网络的量子联邦学习

科学家们设计了一种名为vQFL的新型框架，旨在解决自动驾驶车辆网络中面临的关键隐私和安全挑战，同时管理现代车队产生的大量数据。该框架开创了一种多层防御系统，将量子联邦学习与差分隐私和量子密钥分发相结合，从而构建了一道抵御经典威胁和量子威胁的强大屏障。该方法的核心在于在联邦学习架构中部署各种量子机器学习模型。模拟网络中的每辆车都使用这些量子模型处理其本地数据，生成模型更新，然后将这些更新聚合到中央服务器上。

为了增强隐私保护，该团队采用了差分隐私技术，通过精心调整噪声添加量，在隐私保障和模型精度之间取得平衡。此外，科学家们利用量子密钥分发技术来保障车辆与服务器之间的通信安全，从而建立了一个抗量子通信信道。该团队开发了一种服务器端自适应的微调方法——ft-VQFL，用于优化模型性能并降低通信开销。实验表明，vQFL在保持与标准QFL相当的精度的同时，显著提升了隐私性和安全性。该框架的模块化设计使其能够与现有的车辆网络无缝集成，使其成为未来智能交通基础设施的关键组成部分。这种创新方法为构建能够在后量子时代安全运行的抗量子自动驾驶系统奠定了基础。

基于量子框架的车辆隐私与安全

本文介绍了一种名为vQFL的新型框架，旨在增强自动驾驶车辆网络的隐私和安全，同时保持高性能。vQFL的核心是将联邦学习、量子密钥分发和差分隐私相结合，从而构建了一个多层防御体系，抵御经典威胁和量子威胁。研究团队使用多种量子机器学习模型实现了vQFL，并观察到尽管增加了安全措施，但性能开销却非常小。该系统的一个关键要素是使用BB84量子密钥分发协议生成一个密钥，该密钥随后用于加密模型权重，然后再进行传输。

该过程生成可变长度的密钥，团队成功演示了模型参数的加密和解密。测量结果证实，隐私机制会向模型参数添加噪声，噪声的大小取决于隐私预算和敏感度。团队采用了拉普拉斯和高斯两种机制来添加噪声，从而谨慎地控制隐私和模型精度之间的权衡。该框架旨在处理现代自动驾驶车队产生的大量数据，每辆车每天可处理20至40 TB的数据。vQFL的模块化设计使其能够与现有车辆网络无缝集成，使其成为未来智能交通基础设施的关键组成部分。

基于量子联邦学习的车辆隐私与安全

本文提出了一种名为vQFL的新型框架，旨在解决自动驾驶车辆网络中的隐私和安全挑战。研究人员成功地将联邦学习与差分隐私和量子密钥分发相结合，构建了一个多层防御体系，能够抵御传统威胁和量子威胁，同时保持模型的准确性。此外，该团队还提出并实现了一种针对服务器端模型的微调方法，从而提升了模型在局部和全局层面的性能。这种优化方法展示了服务器端自适应在联邦学习系统中的潜在优势。vQFL的模块化设计使其能够与现有车辆网络无缝集成，为构建安全可靠的自动驾驶车辆系统奠定了关键基础，该系统能够处理现代车队产生的大量数据。