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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明公开了一种基于起源信息的分布式车联网动态信任管理方法，网络中节点以实体信任评估为主，数据信任为辅，全方位多指标地对网络中的节点和消息进行信任评估。在实体信任评估阶段，消息接收方利用贝叶斯方法对发送方进行直接信任计算，并结合邻居节点的建议聚合为组合信任值。消息接收节点在参考建议时，根据路侧单元所计算的邻居节点推荐信任值，以评估其间接信任的可接受性。在确定发送方可信基础上，消息接收节点基于起源信息对消息进行数据为中心的信任值计算。通过两个维度评估接收到消息的信任值：消息起源节点的可信度和消息转发路径的可信度。此外，该方案充分考虑信任的动态性，提出基于全局阈值的动态更新机制以及信任衰减机制。

主权项：1.一种基于起源信息的分布式车联网动态信任管理方法，其特征在于，包括：当消息接收车辆接收到消息发送车辆的消息时，判断是否与消息发送车辆有过交互历史，如果没有，则消息接收车辆先在本地初始化车辆的信任证据，然后对消息发送车辆进行实体信任评估，否则，消息接收车辆对消息发送车辆进行实体信任评估；消息接收车辆根据实体信任评估结果判断消息发送车辆的信任值是否大于全局信任阈值，如果不大于，则判定消息发送车辆不可信，如果大于，则基于起源信息对消息发送车辆发送的消息进行以数据为中心的评估，其中，全局信任阈值由云控制中心对路侧单元定时上传的信任证据进行加权聚合获得，然后通过云控制中心发送给路侧单元，再由路侧单元分享给消息接收车辆；其中，消息接收车辆对消息发送车辆进行实体信任评估，包括：消息接收车辆利用贝叶斯方法对消息发送车辆进行直接信任计算，得到直接信任值；消息接收车辆根据邻居车辆的建议对消息发送车辆进行间接信任计算得到间接信任值，其中，邻居车辆的建议包括邻居车辆发送的对消息发送车辆的推荐信任值以及邻居车辆对消息发送车辆的直接信任值，邻居车辆发送的对消息发送车辆的推荐信任值由路侧单元根据路过车辆上传的信任证据与路侧单元的本地信任证据进行余弦相似度计算后得到，再由路侧单元发送给邻居车辆；消息接收车辆将直接信任值与间接信任值聚合为组合信任值，作为对消息发送车辆的实体评估结果；消息接收车辆利用贝叶斯方法对消息发送车辆进行直接信任计算，采用下述公式实现： 其中α和β分别代表消息发送车辆j的历史良好消息转发行为和恶意消息转发行为，xi,j和yi,j分别为当前交互中，消息发送车辆j对消息接收车辆i的良好消息转发行为和恶意消息转发行为，DTi,j为消息接收车辆i对消息发送车辆j的直接信任值；消息接收车辆根据邻居车辆的建议对消息发送车辆进行间接信任计算得到间接信任值ITi,j，采用下述公式实现： 其中为消息接收车辆i的邻居车辆集合，为消息接收车辆i的邻居车辆数量，RTk和DTk,j分别为消息接收车辆i的邻居车辆k的推荐信任值和邻居车辆k对消息发送车辆j的直接信任值；推荐信任值RTk的计算方式为： 其中RSU为路侧单元，为与车辆k和路侧单元都有过交互历史的车辆集合，DTk,i为与车辆k和路侧单元都有过交互历史的车辆上传的信任证据，DTRSU,i为路侧单元的本地信任证据；消息接收车辆将直接信任值与间接信任值聚合为组合信任值CTi,j，采用下述公式实现： 其中λ为消息接收车辆i与消息发送车辆j的交互次数，θ为预设的固定值，代表车辆i可以准确评估车辆j的信任值的最小交互次数，DTi,j表示消息接收车辆i对消息发送车辆j的直接信任值，ITi,j表示消息接收车辆i对消息发送车辆j的间接信任值；基于起源信息对消息发送车辆发送的消息进行以数据为中心的评估，包括：消息的目的车辆根据消息生成的起源节点的信任值评估第一消息可信度STM，具体计算公式为： 其中d和s分别为消息的目的车辆和消息生成的起源节点或者车辆，ITd,s为间接信任值；消息的目的车辆根据消息转发路径节点的信任值评估第二消息可信度PTM，具体计算公式为： 其中为消息M转发的途径节点的集合，为消息M转发的途径节点的数量，ITd,i为间接信任值；对第一消息可信度、第二消息可信度进行消息信任值聚合，得到最终消息M的信任值FTM，计算公式为：FTM＝Φ×STM+1-Φ×PTM其中Φ为权重参数；全局信任阈值的获得方式为：云控制中心将所有路侧单元上传的信任证据作为全局信任证据，将全局信任证据的组合信任值进行聚合，计算公式为： 其中为网络中的所有车辆集合，为网络中所有车辆的数量，为车辆i的本地信任证据的组合信任平均值，根据平均值更新全局信任阈值，全局信任阈值的计算公式为： 其中为历史信任阈值。

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