微云全息(NASDAQ: HOLO)通过联邦学习和区块链技术增强汽车边缘计算的安全性

2025/9/11 11:15:05

随着智能驾驶技术和车联网的不断发展，未来的交通体系将更加智能和互联。互联汽车、智能交通基础设施、自动驾驶等技术的兴起，为城市交通带来了前所未有的变革。然而，随着技术的进步，网络安全问题也日益凸显，尤其是车辆网络（VANETs）面临的网络攻击风险愈加严峻。为了应对这一挑战，微云全息(NASDAQ: HOLO)推出了一种通过联邦学习和区块链技术增强汽车边缘计算的安全解决方案，该技术不仅提高了入侵检测的效率和准确性，还为智能汽车的安全提供了更加可靠的防护屏障。

随着现代汽车愈加智能化，汽车不再是孤立的个体，而是交通网络中高度互联的节点。这些汽车依赖于各种软件和无线通信技术来实现自适应巡航控制、导航、车载娱乐以及自动驾驶功能。因此，越来越多的车辆通过车载网络与其他车辆（V2V）或路边基础设施（V2I）进行通信。这些通信渠道虽然带来了便利，但也增加了攻击面，使得车辆网络易受外部威胁和网络攻击，如拒绝服务攻击、恶意软件植入、数据泄露等。

传统的入侵检测系统依赖于强大的中心化服务器，利用机器学习模型进行攻击流量的分析与检测。尽管这种方法在早期的车辆网络安全中取得了一定成功，但由于资源受限、延迟响应、数据量过大等因素，其局限性也逐渐暴露。微云全息创新性地结合了联邦学习和区块链技术，提出了一种分布式的入侵检测解决方案。新方案基于联邦学习和区块链技术，通过分布式协作的方式来检测车辆网络中的安全威胁。这种方法不仅克服了传统系统中的资源限制和响应滞后，还显著提高了入侵检测的实时性和准确性。

联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许不同设备在不共享原始数据的情况下协同训练模型。在该方案中，智能汽车和路边单元作为边缘节点，通过本地数据训练机器学习模型，而不需要将敏感数据上传至中央服务器。这一过程可以有效保护车辆隐私，并避免大量数据传输带来的网络拥堵和延迟。

在车辆网络的场景中，微云全息(NASDAQ: HOLO)采用了联邦学习算法来分发入侵检测模型的训练任务。每辆车和路边单元都能利用其本地数据进行模型更新，并在完成训练后将模型权重发送至中央服务器。中央服务器会收集来自多个节点的模型权重，并利用加权平均的方式聚合生成全局模型。最终，更新后的全局模型会再次分发到各个边缘节点，以提高系统整体的入侵检测能力。通过这种分布式协作方式，不仅避免了大规模的数据传输，还能显著提升系统的响应速度和准确性。

此外，为进一步提升入侵检测的效率，微云全息将 ExtraTreesClassification（极度随机树）算法作为核心模型。相比传统的机器学习模型，ExtraTreesClassifier 在处理高维数据、减少过拟合、提高分类精度等方面表现更加出色。

在车辆边缘计算场景下，攻击流量往往非常复杂且多样化，ExtraTreesClassifier通过构建多个随机决策树，并结合集成学习的思想，对每个节点的攻击行为进行分类预测。由于该算法对数据集的噪声和异常值具有更强的鲁棒性，因此能够在资源有限的边缘节点上实现高效的入侵检测。

为了保障联邦学习过程中模型更新的安全性和透明性，微云全息在该技术方案中引入了区块链技术。区块链作为一种分布式账本技术，具有去中心化、不可篡改和可追溯等特点，非常适合在分布式环境下确保数据的完整性和一致性。

在该方案中，区块链负责记录每个边缘节点的模型更新信息以及中央服务器的模型聚合过程。通过区块链的共识机制，所有参与节点都能对模型的更新过程进行验证，从而防止恶意节点篡改模型。此外，区块链的使用还提高了系统的可审计性，所有的模型更新记录都可以通过区块链进行追踪，确保每一次更新的透明和可信。

该系统的实现逻辑可归纳为以下几个步骤：

边缘节点本地训练：联网车辆和路边单元根据本地的入侵检测数据集，利用 ExtraTreesClassifier进行模型训练。训练过程中的数据不会被上传至中央服务器，保护了数据隐私。

模型更新与上传：每个边缘节点将本地训练完成的模型权重上传至中央服务器，而不是原始数据。中央服务器汇总所有节点的模型权重，进行加权平均。

全局模型聚合：中央服务器根据所有边缘节点的反馈，聚合生成全局模型，并通过区块链技术记录下每次聚合的详细过程，确保模型更新的透明性和可信性。

分发全局模型：聚合后的全局模型将被下发至所有边缘节点，提升各个节点的入侵检测能力。

持续循环更新：通过不断循环上述过程，系统可以动态应对新的安全威胁，并根据最新的攻击模式不断优化模型，始终保持领先的检测能力。

微云全息(NASDAQ: HOLO)的创新方案不仅在技术层面实现了重要突破，也为未来车联网安全提供了重要启示。通过联邦学习和区块链技术的结合，智能汽车和交通基础设施可以更加高效地应对日益严峻的网络安全威胁。未来，随着自动驾驶技术和智能交通系统的进一步发展，该方案有望在全球范围内推广应用，为智慧城市的安全建设提供有力支持。

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