[发明专利]基于工业互联网的汽车折旧模型参数隐私保护系统及方法

权利要求书

1.一种基于工业互联网的汽车折旧模型参数隐私保护系统，其特征在于：包括M个汽车拥有者u_i、汽车云和4S店，i＝1，…，M；所述汽车拥有者u_i是指拥有汽车车况数据的用户；所述汽车云是能提供安全存储和计算功能的云服务器；所述4S店是进行系统初始化并提供协助计算的实体店；

所述4S店配置有系统初始化模块，用于生成并分配秘钥和系统参数；

所述汽车拥有者u_i配置有汽车物联网采集与评估模块、汽车数据加密模块和汽车拥有者解密模块；所述汽车物联网采集与评估模块，用于车辆利用工业物联网的感知和监控技术实时采集汽车各部分车况数据和折旧评估等级，并存入本地供汽车拥有者进行处理；所述汽车数据加密模块，用于汽车拥有者加密汽车车况数据并发送给汽车云；所述汽车拥有者解密模块，用于汽车拥有者在4S店的协助下得到折旧模型参数

所述汽车云配置有折旧模型参数训练模块和终止判断模块；所述折旧模型参数训练模块，用于汽车云进行折旧模型参数拟合，对收到的密文进行计算，得到隐私保护折旧模型参数并将结果返回给汽车拥有者；所述终止判断模块，用于汽车云是否结束训练。

2.一种基于工业互联网的汽车折旧模型参数隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：系统初始化；

步骤1.1：4S店根据挑选的安全参数生成汽车拥有者u_i和汽车云之间的会话秘钥(pk，sk)，(pk，sk)是基于BGN的公私钥对，i＝1，…，M；其中n＝q₁q₂，q₁、q₂是两个大素数，是阶为n＝q₁q₂的循环群；e：是双线性映射；k是的随机生成元，是群的q₁阶子群的随机生成元；sk＝q₁；i＝1，…，M；u＝(u₁，u₂，...，u_M)；

步骤1.2：公布公钥pk；

步骤1.3：汽车拥有者协商正则化系数λ、折旧模型参数的初始值梯度下降算法学习步长α和精度∈；

步骤1.4：汽车拥有者u_i将精度∈发送给汽车云；

步骤2：车辆实时采集汽车各部分车况数拆和折旧等级y_i，汽车拥有者u_i计算并加密汽车车况数据和折旧等级y_i；并将加密的信息发送给汽车云；

步骤3：汽车云进行隐私保护折旧模型参数拟合，并将结果作为服务响应返回给汽车拥有者u_i；

步骤4：汽车拥有者u_i在4S店的帮助下解密得到折旧模型参数

3.根据权利要求2所述的基于工业互联网的汽车折旧模型参数隐私保护方法，其特征在于：步骤2的具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：汽车实时采集汽车各部分车况数据，并收集汽车维修保养信息和折旧评估等级，将汽车车况数据和折旧等级y_i存入本地；

步骤2.2：汽车拥有者u_i计算和并挑选随机数公钥对和进行加密；其中，表示从0到n-1的整数集合，R表示随机选择；表示从0到n-1中随机选择一个整数；

步骤2.3：汽车拥有者u_i将加密的信息和发送给汽车云；

步骤2.4：汽车拥有者u₁挑选随机数利用公钥加密λI，和其中，I表示单位矩阵，m表示汽车拥有者拥有的车况数据的数量；

步骤2.5：汽车拥有者u₁将加密的信息发送给汽车云。

4.根据权利要求3所述的基于工业互联网的汽车折旧模型参数隐私保护方法，其特征在于：步骤2.2中，

5.根据权利要求3所述的基于工业互联网的汽车折旧模型参数隐私保护方法，其特征在于：步骤2.4中，