一种基于车辆画像的个性化安全共享方法

本发明涉及一种基于车辆画像的个性化安全共享方法，属于移动通信技术领域。针对车联网环境下通信开销大、模型泛化性不足及跨区协同问题，本发明提出一种基于车辆画像的个性化安全共享方法。首先，综合车辆的多维状态构建个性化画像并动态更新。其次，建立基于双层DAG(DirectedAcyclic Graph，DAG)区块链的分层协同架构，将车辆划分为多个DAG子链，实现子链的优先验证与主链的跨区迁移。然后，提出基于车辆画像的自适应层级特征分配机制，确定低秩适应解层数，降低通信负载。最后，构建基于验证集反馈的个性化学习，通过正负样本对比学习优化知识传递方向，提升模型个性化。本方案在保证数据隐私与通信效率的同时，有效提升了模型个性化水平及跨区协同能力。