近日，我院熊金波教授团队在无线通信、物联网、智慧交通等领域国际权威期刊上发表四篇关于面向网联自动驾驶的隐私保护目标识别与检测研究的论文。网联自动驾驶车辆间进行感知数据共享可以为目标识别与检测带来精度增益，该团队针对原始感知数据在共享、处理过程中的隐私泄露问题，分别面向图像、点云等数据构建边缘协同的隐私保护目标分类、检测框架，可以极大程度上降低车辆终端的计算限制，同时保护感知数据安全与隐私。
研究成果一采用加性秘密共享技术将原始数据随机拆分为两份共享份额，提出一种边缘协同的隐私保护原始数据共享框架，设计隐私计算协议，构造一种隐私保护卷积神经网络模型（P-CNN），两台边缘服务器可以在不损害数据隐私的前提下执行P-CNN推理，实现感知数据安全共享。该工作成果以“Edge-Assisted Privacy-Preserving Raw Data Sharing Framework for Connected Autonomous Vehicles”为题发表在无线通信领域杂志《IEEE Wireless Communications》（中科院SCI一区Top，IF = 11.979）上。该论文福建师范大学为第一单位，第一作者为我院熊金波教授，共同第一作者为我院博士生毕仁万，通讯作者为合作单位北德克萨斯大学杨青教授。该工作是熊金波教授赴美访学期间取得的成果之一。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9116084
图１ 研究成果一技术路线示意图
研究成果二提出一种面向网联自动驾驶图像数据的隐私保护协作目标分类模型，分别采用图像混沌加密和隐私保护卷积神经网络确保图像数据在传输和处理阶段的安全与隐私。该工作成果以“Toward Lightweight, Privacy-Preserving Cooperative Object Classification for Connected Autonomous Vehicles”为题发表在物联网领域期刊《IEEE Internet of Things Journal》（中科院SCI一区Top，IF = 10.238）上。该论文福建师范大学为第一单位，第一作者为我院熊金波教授，第二作者为我院博士生毕仁万，通讯作者为合作单位贵州大学田有亮教授。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9468670
图2 研究成果二技术路线示意图
研究成果三提出一种面向网联自动驾驶图像数据的轻量级隐私保护目标检测模型，主要思想是在前面两个工作基础上，基于轻量级的加性秘密共享技术设计安全的区域建议网络模型，并构造隐私保护目标检测网络模型，可以同时保护目标的位置与分类隐私。该工作成果以“Achieving Lightweight and Privacy-preserving Object Detection for Connected Autonomous Vehicles”为题发表在物联网领域期刊《IEEE Internet of Things Journal》（中科院SCI一区Top，IF = 10.238）上。该论文福建师范大学为第一单位，第一作者为我院博士生毕仁万，通讯作者为我院熊金波教授。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9913215
图3 研究成果三技术路线示意图
研究成果四提出一种面向网联自动驾驶点云数据的隐私保护目标检测模型（SecPCV），针对点云数据的特征，SecPCV在不改变明文PointRCNN网络架构的前提下，可以达到与之匹配的目标检测精度，且中间计算结果均是以秘密共享形式存在，保护点云数据的目标隐私。该工作成果以“Edge-cooperative Privacy-preserving Object Detection over Random Point Cloud Shares for Connected Autonomous Vehicles”为题发表在智慧交通领域汇刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》（中科院升级版SCI一区Top，IF = 9.551）上。该论文福建师范大学为第一单位，第一作者为我院博士生毕仁万，通讯作者为我院熊金波教授。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9928424
图4 研究成果四技术路线示意图
以上研究工作得到国家自然科学基金海峡联合基金项目、面上项目、福建省自然科学基金项目、贵州省科技重点研发计划、广西密码学与信息安全重点实验室开放课题、河南省网络密码技术重点实验室开放课题等项目资助。在上述研究成果的基础上，熊金波教授团队今年成功获批国家自然科学基金面上项目：面向网联自动驾驶的安全协同目标检测理论与方法（62272102），未来在该领域将继续深入研究。
