[发明专利]一种融合时空关联性的城市道路警报消息可靠性评估方法

说明书

本发明公开了一种融合时空关联性的城市道路警报消息可靠性评估方法：收集RSU所处通信范围内车辆广播的警报消息；按照事件类型对警报消息进行分类；对于同一聚类消息，构建不规则箱体，得到时间一致性箱线图；根据时间一致性箱线图和经度、纬度两方面构建空间一致性箱线图；根据空间一致性箱线图进行时空一致性评估，得到时空一致性得分；RSU将消息标识号与时空一致性得分广播给周围车辆。该评估方法对获得的警报消息进行可靠性评估，并将结果发送给车辆，保证车辆安全、可靠地享受信息服务。

技术领域

本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种融合时空关联性的城市道路警报消息可靠性评估方法。

背景技术

在车联网的信息服务中，车辆通过广播将自身信息和接收到的信息共享给附近车辆和路侧单元(Road-Side Unit,RSU)，为车辆以及驾驶者提供安全、娱乐等提升车辆驾驶安全和质量的服务。然而攻击者可能通过操纵传感器或串通攻击发布虚假的消息，从而对网络和应用程序性能产生巨大影响。因此面向高动态性、低延时的车联网，如何高效地检测出虚假信息成为研究热点。

经对现有技术文献的检索发现，车联网中检测虚假信息主要有两个方面：一致性和合理性。一致性检测是指验证消息在一定显著性水平下各平均值或各方差之间是否有显著性差异，通过这些显著性差异来检测不可靠的信息；合理性的检测使用现实世界中特定的已知数据模型来检测不可靠的信息，通过一组预定义的规则或协议规范验证消息的真实性，以描述物理上不可能的内容。合理性模型可以从狭义定义的规则(例如违反物理定律：违反最大可能的距离；报告速度为700km/h的车辆；两辆车辆同时占据一个位置；同时存在于多个位置并传输超出通信能力的信息的车辆)。 Sedjelmaci等人于2014年在《IEEEInternet Things》上发表的论文《An efficient and lightweight intrusion detectionmechanism for service-oriented vehicular networks》将来自车辆节点的位置、速度等数据与其信标消息中的速度进行比较，实现虚假信息的检测。Heijden等人于2016年在《IEEE Communications SurveysTutorials》上发表的论文《Survey on misbehaviordetection in cooperative intelligent transportation systems》提出了基于规则的错误信息检测方案，包括一种用于检测突然出现的车辆(SAV)的模型，使用信号强度来估计在承载该模型的其他车辆的通讯范围内首次出现的距离；以及观察最小移动距离(MMD)，检查车辆的移动距离是否与其速度兼容。但是这些方案只是从位置和速度等角度检查了消息的合理性，然而有些消息具有特定的时间和空间关联，能够由此挖掘出消息间的关联性，从而判断消息的真实性。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种融合时空关联性的城市道路警报消息可靠性评估方法，对获得的警报消息进行可靠性评估，并将结果发送给车辆，保证车辆安全、可靠地享受信息服务。

一种融合时空关联性的城市道路警报消息可靠性评估系统，所述系统包括用于接收消息、对消息进行可靠性评估并共享评估结果的路侧单元RSU(Road-Side Unit)，所述路侧单元RSU包括：

消息预处理单元MPU(Message-Preprocessing Unit)：收集警报消息，并对警报消息进行分类，分类后的警报信息作为预处理后的消息；

动态模型构建单元DMU(Dynamic-Model Unit)：利用预处理后的消息构建时空一致性模型；

消息评估单元MEU(Message-Evaluation unit)：利用时空一致性模型对接收到的消息进行可靠性评估，以触发事件决策过程。

本发明还提供了一种融合时空关联性的城市道路警报消息可靠性评估方法，所述评估方法包括以下步骤：