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Wang Xiaoyun等(2005)給出了MD5能產(chǎn)生碰撞的一個充分條件集，并首次成功對MD5進行了碰撞攻擊。Yuto Nakano等(2006)指出上述充分條件集中有16個條件是冗余的，并給出了其中14個條件冗余的原因。Liang Jie和Lai Xuejia(2005)指出Wang Xiaoyun等給出的充分條件集并非總能產(chǎn)生碰撞，并增加新的條件使之總能產(chǎn)生碰撞，同時提出了一個新的碰撞攻擊算法。本文證明了Yuto Nakano等給出的16個冗余條件中有兩個并不冗余，且Liang Jie和Lai Xuejia增加的新條件中有兩個是冗余的，指出Liang Jie和Lai Xuejia的碰撞攻擊算法在消息修改時忽視了被修改條件之間的制約性，因而未必總能產(chǎn)生碰撞，本文對此進行了修正，給出新的充分條件集，并通過實驗驗證了該充分條件集總能產(chǎn)生碰撞。

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，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)合改進的Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS)線性同態(tài)哈希算法，對梯度聚合結(jié)果進行驗證，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。