6G可信可靠智慧型

《6G可信可靠智慧型》是2023年10月北京郵電大學出版社出版的圖書，編 著 者：余榮。

基本介紹

• 中文名：6G可信可靠智慧型
• 作者：余榮
• 出版時間：2023年10月26日
• 出版社：北京郵電大學出版社
• ISBN：9787563568550
• 定價：58.00 元
• 版次：1-1

內容簡介

本書將圍繞6G泛在智慧型的套用需求和可信可靠的技術挑戰，展開關於“6G可信可靠智慧型”主題的探討，深入淺出地介紹6G移動通信的願景需求、基本概念和關鍵技術。本書包括五大部分：第一部分是6G可信可靠智慧型概述，主要講述6G發展願景、套用場景、特點需求和關鍵技術；第二、三、四、五部分，分別介紹6G可信可靠智慧型的關鍵技術和解決方案，包括區塊鏈、隱私計算、零信任網路和數據價值評估等。主要講述如何從不同角度出發，解決6G泛在智慧型面臨的安全性和可靠性問題。在對各項關鍵技術的介紹中，將依次從問題背景、現有方法、典型案例和性能評測等方面系統地展開討論。

圖書目錄

第1部分6G可信可靠智慧型概述

第1章6G願景和需求3

1.16G的發展願景及其典型場景3

1.1.16G的發展願景3

1.1.26G的潛在套用場景5

1.26G的主要特點和需求8

1.2.1泛在智慧型8

1.2.2虛實融合10

1.2.3安全性和可靠性11

1.36G可信可靠關鍵技術12

1.3.1區塊鏈12

1.3.2隱私計算13

1.3.3零信任網路14

1.3.4數據價值評估14

本章小結15

第2部分融合區塊鏈的可信可靠智慧型

第2章區塊鏈技術概述19

2.1區塊鏈技術基礎19

2.1.1加密數據結構20

2.1.2哈希函式21

2.1.3數字簽名22

2.1.4共識機制23

2.1.5智慧型契約24

2.2區塊鏈的種類25

2.2.1公共區塊鏈25

2.2.2私人區塊鏈26

2.2.3聯盟區塊鏈26

2.2.4混合區塊鏈27

2.3典型的區塊鏈平台和套用28

2.3.1比特幣和以太坊28

2.3.2超級賬本平台29

2.3.3FISCO BCOS30

本章小結31

第3章融合區塊鏈的聯邦學習機制32

3.1區塊鏈分片技術概述32

3.1.1網路分片33

3.1.2交易分片34

3.1.3狀態分片34

3.2面向聯邦學習的區塊鏈技術35

3.2.1面向聯邦學習的區塊鏈分片技術36

3.2.2面向聯邦學習的區塊鏈分片激勵機制37

3.3融合區塊鏈的異構聯邦學習方案38

3.3.1基於動態壓縮的聯邦學習方法38

3.3.2區塊鏈分片方案40

3.3.3基於二維契約理論的解決方案42

3.3.4實驗評估43

本章小結47

第4章融合區塊鏈的泊車邊緣計算及套用48

4.1概述48

4.2融合區塊鏈的泊車邊緣計算51

4.2.1區塊鏈搭建與智慧型契約設計51

4.2.2用戶導向的計算遷移服務53

4.2.3實驗評估58

4.3基於行為激勵的智慧型泊車套用60

4.3.1基於聯邦學習的車位預測方法61

4.3.2基於深度強化學習的激勵機制63

4.3.3實驗評估66

本章小結71

第3部分基於隱私計算的可信可靠智慧型

第5章隱私計算技術概述75

5.1安全多方計算75

5.2差分隱私技術76

5.3可信執行環境78

5.4聯邦學習技術78

5.5協同推斷技術79

第6章基於差分隱私的聯邦學習機制81

6.1聯邦學習的隱私問題概述81

6.1.1基於本地模型的隱私攻擊82

6.1.2基於全局模型的隱私攻擊83

6.2現有隱私保護方法概述84

6.2.1模型加密方法84

6.2.2模型擾動方法84

6.2.3輸入擾動方法85

6.3訓練機制和激勵機制設計85

6.3.1基於差分隱私的訓練機制85

6.3.2基於多維契約論的激勵機制88

6.4實驗評估93

6.4.1訓練機制效果評估93

6.4.2激勵機制效果評估97

本章小結99

第7章基於差分隱私的協同推斷機制100

7.1協同推斷的隱私問題概述100

7.1.1協同推斷原理100

7.1.2圖像復原攻擊101

7.2現有隱私保護方法概述102

7.2.1切點選擇方法102

7.2.2噪聲干擾方法102

7.2.3隨機丟棄方法103

7.3推斷機制和激勵機制設計103

7.3.1基於差分隱私的推斷機制103

7.3.2基於主從博弈的激勵機制105

7.4實驗評估109

7.4.1推斷機制效果評估109

7.4.2激勵機制效果評估113

本章小結114

第4部分面向零信任網路的可信可靠智慧型

第8章零信任網路概述117

8.1零信任技術及研究現狀117

8.1.1零信任的演進117

8.1.2零信任核心原則及架構118

8.1.3零信任關鍵技術119

8.2零信任套用場景119

8.2.1大數據中心119

8.2.2雲計算與邊緣計算120

本章小結121

第9章在零信任環境下的可信可靠切片122

9.1切片技術概述122

9.1.1接入側切片技術122

9.1.2傳輸網切片技術123

9.1.3核心網切片技術123

9.2切片部署與調度方法123

9.3面向零信任網路的可信可靠智慧型切片設計124

9.3.1零信任車聯網的核心原則及架構124

9.3.2車聯網中的信任評估機制125

9.3.3車聯網切片部署最佳化算法126

9.3.4實驗評估132

本章小結134

第10章零信任環境下的可信可靠接入135

10.1零知識證明概述135

10.2可信可靠接入方法136

10.3面向零信任網路的可信可靠智慧型接入方法設計136

10.3.1零知識證明的套用136

10.3.2區塊鏈的套用139

10.3.3冗餘邊緣算力最佳化方法141

10.3.4實驗評估143

本章小結145

第5部分數據價值驅動的可信可靠智慧型

第11章數據價值評估概述149

11.1信息熵的概述149

11.1.1熵(平均自信息)149

11.1.2聯合熵151

11.1.3條件熵151

11.1.4互信息152

11.2面向數據價值的信息熵評估方法153

11.2.1信息熵評估方法153

11.2.2f散度評估方法155

11.2.3Wasserstein距離評估方法156

11.3信譽值的概述157

11.3.1信譽值的定義157

11.3.2信譽值的類型158

11.3.3信任互動決策159

11.4面向數據價值的信譽值分析方法160

11.4.1損失函式計量法160

11.4.2模型方向測試法161

11.4.3數據質量衡量法162

第12章信息熵驅動的聯邦學習機制163

12.1系統模型與問題描述163

12.2激勵機制設計167

12.3實驗評估169

本章小結175

第13章信譽值驅動的聯邦學習機制176

13.1系統模型與問題描述176

13.1.1可靠性模型176

13.1.2能耗模型177

13.1.3信譽模型177

13.2拍賣機制設計178

13.3實驗評估180

本書參考文獻184