近日，信息科学与工程学院动态系统可靠性控制与安全维护团队米波教授在智能网联车数据隐私保护方向取得重要研究进展，相关工作以“Privacy-Preserving Data Processing Method for loV Based onHomomorphic Conjugacy Search Problem”为题发表在智能交通领域顶级期刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》（DOI：10.1109/TITS.2024.3351837），该刊是中科院一区TOP期刊，最新影响因子7.9。该成果与安徽大学合作完成，期间得到安徽大学黄大荣教授悉心指导和大力支持，我校为第一单位，安徽大学和重庆交通大学为共同通讯作者单位。

该成果基于所在团队在国际上首先提出的“零信任+智能网联车群”全信息链驱动的安全管控新架构，面向零信任架构下智能网联车群具备异构性和动态拓扑结构特性，传统处理方法和有限的车载设备能力给数据安全传输处理带来的计算效率低下、搜索速度慢等挑战，提出并构建了一种轻量级的全同态加密算法，解决了智能网联车内外数据传输和处理中的隐私保护问题。该方法的主要思想是将基于共轭搜索问题进行安全性规约，并同步架构加密数据处理模块，结合神经网络实现了交通数据的分类加密和授权搜索，实现了智能网联车群数据安全管控中安全性能等效，更适合实时和大规模的车联网场景，在保持同精度的同时，搜索和计算效率大幅提升，可有效缓解车联网中使用同态加密带来的效率限制。

本研究提出的隐私数据处理总体及仿真过程

加解密复杂度及效率性能比较结果

该项研究得到了国家自然科学基金（62273065，61903053）、重庆市自然科学基金（CSTB2023NSCQ-MSX0840）、重庆市教委科学技术研究重点项目（KJZD-K202300701）的资助。