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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本申请提供一种工业互联网的信任管理方法、装置及电子设备，该方法包括：按照就近原则将工业互联网中的第一运动节点进行分簇，得到运动簇；获取所述第一运动节点的信任证据集；基于所述信任证据集通过采用随机森林算法预先构建好的决策树对所述运动簇进行信任评估，得到所述运动簇对应的决策结果；采用椭圆曲线和哈希函数对所述决策结果进行加密，得到加密决策结果；通过所述运动簇中的第二运动节点将所述加密决策结果发送到基站节点；通过所述基站节点采用滑动时间窗口对所述加密决策结果进行加权求和，得到所述第一运动节点的最终信任值，完成工业互联网中的运动信任管理。
主权项：1.一种工业互联网的信任管理方法，其特征在于，所述方法包括：按照就近原则将工业互联网中的第一运动节点进行分簇，得到运动簇；其中，所述第一运动节点为无人驾驶交通工具；获取所述第一运动节点的信任证据集；其中，所述信任证据集包括：运动节点信任证据、数据信任证据和链路信任证据；基于所述信任证据集通过采用随机森林算法预先构建好的决策树对所述运动簇进行信任评估，得到所述运动簇对应的决策结果；采用椭圆曲线和哈希函数对所述决策结果进行加密，得到加密决策结果；通过所述运动簇中的第二运动节点将所述加密决策结果发送到基站节点；其中，所述第二运动节点为装载有通信路由的无人驾驶交通工具；通过所述基站节点采用滑动时间窗口对所述加密决策结果进行加权求和，得到所述第一运动节点的最终信任值，完成工业互联网中的运动信任管理；所述基于所述信任证据集通过采用随机森林算法预先构建好的决策树对所述运动簇进行信任评估，得到所述运动簇对应的决策结果，包括：获取所述信任证据集中的信任属性集；将所述信任属性集按照所述决策树进行排列，得到排列结果；基于所述排列结果将所述第一运动节点划分为高信任运动节点和低信任运动节点，将分类结果作为所述决策结果，完成所述信任评估；所述决策树的构建过程包括：基于所述信任证据集采用重采样方法获取训练集；随机选取所述训练集中的所述信任证据集作为属性集；计算所述属性集中每个属性的基尼系数；基于所述基尼系数的大小从所述属性集中选择属性按照树形结构构建所述决策树。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 工业互联网的信任管理方法、装置及电子设备
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