实验室蒋文贤老师指导学生论文被顶刊《IEEE Internet of Things Journal》录用，论文题目为A Trusted Data Privacy Computing Method for Vehicular Ad Hoc Networks Based on Homomorphic Encryption and DAG Blockchain。

     近年来，由于其独特的移动性和实时性，车载自组网（Vehicular Ad Hoc Networks，VANETs）在行业中受到广泛关注。为了保护VANETs中数据共享的隐私，提出了一种基于同态加密和区块链的隐私计算方案。首先，使用同态加密的Paillier算法对数据进行加密，使数据在可用的同时不可见，从而保证数据安全。其次，应用有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的数据结构替代传统链式结构，使其能够并行处理，从而降低传输确认的延迟时间。最后，在Bigchain数据库中设置单点集群，并利用Docker虚拟技术模拟VANETs的高动态和高负载环境，以验证所提方案的计算效率和安全性。实验结果表明，结合同态加密和DAG区块链的隐私计算方案，不仅在通信过程中避免了重复加密和解密，还降低了与私有数据相关的计算成本。与传统链式区块链相比，该方案实现了综合延迟减少68.51%，平均确认时间缩短85.73%，有效满足了VANETs的高性能需求。