arXiv cs.CR· Hojat Allah Salehi, Devrim Aras, Md Jueal Mia, M. Hadi Amini, Imtiaz Karim, Mashrur Chowdhury, Bhavani Thuraisingham·· 5 小时前AI 评分42
面向车联网的抗量子认证高效联邦强化学习
Communication-Efficient Private Federated Reinforcement Learning with Post-Quantum Authentication for Vehicular Networks
AI 摘要
该研究提出一种基于互补共享随机性的相关私有量化方法，用于车联网中的联邦强化学习。该方法在保持本地差分隐私的前提下，使聚合均方误差降低 16.5%，并将认证上行链路数据量减少 92.4%。在参数级隐私预算为 1 时，相比独立量化方案，该方法将平均行程时间缩短 14.3%。
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