随着自动驾驶技术的发展,车辆将能够提供更强大的计算能力和更为多元及便捷的服务。车联网技术将行进中的自动驾驶车辆作为信息感知的对象,通过传感、无线通信、互联网和控制技术的综合应用,实现人,车,路之间的信息交换和共享,为城市交通效能与城市生活水平带来显著提升。但与此同时,车联网中日益复杂多样的攻击行为也在威胁着自动驾驶车辆的行驶安全和通信安全。因此,在车联网中检测攻击行为和建立防御模型及防御数据库就变得尤为重要。蜜罐技术作为一种非常有效的攻击检测方式,在传统互联网中发展成熟、应用广泛。对此,本文将蜜罐技术应用于针对自动驾驶车辆的攻击行为检测,部署蜜罐的车辆在行进中收集攻击数据,并汇报给云服务器进行攻击模型训练,从而为车联网系统建立更全面的攻击检测模型。其中,部署不同蜜罐的自动驾驶车辆需要的计算资源及给车辆本身带来的攻击数据价值都不相同,从而为系统的入侵检测模型提供的贡献度会存在差异。此外,与在传统网络中部署蜜罐所不同的是,车辆上的蜜罐是在车辆行驶过程中记录攻击信息,攻击者可能会通过基站、路标、信号等具有地理位置属性的目标来对自动驾驶车辆进行攻击。因此,云服务器需要自动驾驶车辆在提供蜜罐中攻击数据的同时,提供位置信息,以便结合地理位置信息训练出攻击预警模型。但提供地理位置信息会给自动驾驶车辆带来隐私暴露问题。因此,如何激励在车联网中的自动驾驶车辆提供更有价值的蜜罐数据,并在此过程中保护自动驾驶车辆的位置隐私成为本文需要解决的问题。本文以面向自动驾驶车辆的蜜罐数据共享激励机制为研究内容,首先介绍研究背景和研究意义,分析自动驾驶车辆蜜罐数据共享所面临的问题和挑战,同时调研了国内外相关问题研究现状并分析其存在问题,提出了本文的解决方案。本文主要研究内容如下:（1）针对部署不同蜜罐的自动驾驶车辆所提供数据的贡献程度存在差异问题,本文为系统中的自动驾驶车辆设计激励机制,激励自动驾驶车辆提供更高价值的蜜罐攻击数据。本文根据博弈论合同理论中的委托代理模型为双方设计激励方案,量化双方效用,并对方案进行了可行性分析,并给出双方的最佳策略。实验证明本文提出的激励方案设计能够有效的激励车辆部署蜜罐并提供蜜罐数据,性能优于相关对比方案。（2）针对自动驾驶车辆蜜罐数据共享过程中的位置隐私问题,本文提出在蜜罐数据收集激励方案基础上,使用本地差分隐私技术设计相应的位置隐私保护机制。本文将方案进行建模,分析车辆和云服务器的各自效用,对方案进行可行性分析,并使用差分隐私技术进行定位误差分析,最后得到车辆和云服务器双方的最佳策略,并通过实验分析方案的可行性和定位误差。实验结果表明本文方案能够有效的提高车辆和云服务器参与蜜罐攻击数据分享的积极性,同时满足车辆的隐私保护需求和云服务器的定位分析精度需求。