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在車載網(wǎng)絡(luò)(VANETs)中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FL)通過協(xié)同訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)了車輛間的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，并提高了整體模型的性能。然而，F(xiàn)L在VANETs中的應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如模型泄露風(fēng)險、訓(xùn)練結(jié)果驗證困難以及高計算和通信成本等問題。針對這些問題，該文提出一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可驗證隱私保護(hù)批量聚合方案。首先，該方案基于Boneh-Lynn-Shacham (BLS)動態(tài)短群聚合簽名技術(shù)，保護(hù)了客戶端與路邊單元(RSU)交互過程中的數(shù)據(jù)完整性，確保全局梯度模型更新與共享過程的不可篡改性。當(dāng)出現(xiàn)異常結(jié)果時，方案利用群簽名的特性實現(xiàn)車輛的可追溯性。其次，結(jié)合改進(jìn)的Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS)線性同態(tài)哈希算法，對梯度聚合結(jié)果進(jìn)行驗證，確保在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的聚合過程中保持客戶端梯度的機密性，并驗證聚合結(jié)果的準(zhǔn)確性，防止服務(wù)器篡改數(shù)據(jù)導(dǎo)致模型訓(xùn)練無效的問題。此外，該方案還支持車輛在部分掉線的情況下繼續(xù)更新模型，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有方案相比，該方案在提升數(shù)據(jù)隱私安全性和結(jié)果的可驗證性的同時，保證了較高效率。