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面向车载网络的边缘计算区块链联邦学习系统（学习笔记）摘要：在大多数现有的联网和自动驾驶汽车（CAV）中，从多辆车收集的大量驾驶数据被发送到中央服务器进行统一训练。然而，在数据共享过程中，数据隐私和安全没有得到很好的保护。此外，集中式体系结构还存在一些固有问题，如单点故障、过载请求、无法容忍的延迟等。在本文中，我们提出了Bift：一个完全去中心化的机器学习系统，结合了联合学习和区块链，为CAV提供了一个保护隐私的ML过程。Bift使分布式CAV能够使用自己的驱动数据在本地训练机器学习模型，然后将本地模型上传到最近的移动边缘计算节点（MECN），以获得更好的全局模型。更重要的是，Bift提供了一个

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HyperledgerFabric权限策略和访问控制访问控制是区块链网络十分重要的功能，负责控制某个身份在某个场景下是否允许采取某个操作（如读写某个资源）。常见的访问控制模型包括强制访问控制（MandatoryAccessControl）、自主访问控制（DiscretionaryAccessControl）、基于角色的访问控制（RoleBasedAccessControl）和基于属性的访问控制（AttributeBasedAccessControl）。功能越强大的模型，实现起来往往越复杂。Fabric通过权限策略和访问控制列表（ACL）机制实现了基于角色的访问控制模型，可以满足通道内资源访问、