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基于信任距離的車聯(lián)網(wǎng)惡意節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法

發(fā)布時(shí)間:2018-04-06 23:35

  本文選題:車聯(lián)網(wǎng) 切入點(diǎn):信任模型 出處:《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2015年08期


【摘要】:針對(duì)車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化快且相比傳統(tǒng)移動(dòng)自組網(wǎng)絡(luò)更易受到惡意車輛發(fā)起的內(nèi)部攻擊等問題,在當(dāng)前貝葉斯假設(shè)的信任理論研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合車聯(lián)網(wǎng)高速移動(dòng)中快速檢測(cè)惡意節(jié)點(diǎn)的要求,加大否定事件的影響力度,提出了用于評(píng)估車輛節(jié)點(diǎn)行為的信任模型;在綜合推薦信任值時(shí),引入了"推薦信任距離"作為推薦信任的信任度量,預(yù)先排除惡意推薦意見,并有效防止車輛的串通攻擊。與現(xiàn)有的基于信任的檢測(cè)方法相比,該方法加快了檢測(cè)速度,并簡(jiǎn)化了推薦傳遞。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法有較快的檢測(cè)速度,從網(wǎng)絡(luò)丟包率和惡意節(jié)點(diǎn)檢測(cè)率可以看出此信任模型對(duì)檢測(cè)惡意節(jié)點(diǎn)具有較好的性能。
[Abstract]:Aiming at the problem that the network topology changes rapidly and is more vulnerable to the internal attack by malicious vehicles than the traditional mobile ad hoc networks, based on the current trust theory research of Bayesian hypothesis.Combined with the requirement of fast detection of malicious nodes in high-speed mobile vehicle network, the influence of negative events is increased, and a trust model for evaluating the behavior of vehicle nodes is proposed, and when the trust value is synthetically recommended, a trust model is proposed to evaluate the behavior of vehicle nodes.The recommended trust distance is introduced as the trust degree of the recommendation trust, and the malicious recommendation is excluded in advance, and the collusion attack of the vehicle is effectively prevented.Compared with the existing trust-based detection methods, this method speeds up the detection speed and simplifies the transfer of recommendations.The simulation results show that the proposed method has a high detection speed. From the network packet loss rate and the malicious node detection rate, it can be seen that the trust model has good performance in detecting malicious nodes.
【作者單位】: 江蘇大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61272074) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK2011464) 鎮(zhèn)江市工業(yè)支撐計(jì)劃項(xiàng)目(GY2013030)資助
【分類號(hào)】:TP393.08;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1719442

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