[发明专利]一种面向车联网的节点信任评估方法有效
申请号: | 201610460535.6 | 申请日: | 2016-06-22 |
公开(公告)号: | CN106412912B | 公开(公告)日: | 2017-11-10 |
发明(设计)人: | 樊娜;段宗涛;康军;唐蕾;王青龙;陈柘;尉青青 | 申请(专利权)人: | 长安大学 |
主分类号: | H04W12/12 | 分类号: | H04W12/12;H04W24/06;H04W84/18 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司61200 | 代理人: | 李宏德 |
地址: | 710064 陕西*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明一种面向车联网的节点信任评估方法包括,步骤1,在面向车联网中,计算发送节点i对目标节点j的直接可信程度;步骤2,计算目标节点j的间接信任度;步骤3,计算目标节点j的全局信任度;依据已获得的对目标节点j的直接信任度和间接信任度,采用C‑F模型对目标节点j的可信程度进行全面评估,获取其全局信任度。本发明所述方法基于不确定性理论,采用C‑F模型分别对车联网中车辆节点的直接信任度和推荐信任度进行计算,提高了节点信任度评估的准确性;同时为了避免摒弃恶意或自私节点的不客观反馈产生的推荐信任度失真问题,采用模糊C‑means算法对推荐信任度信息进行过滤,有效提高了节点信任度评估的准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 面向 联网 节点 信任 评估 方法 | ||
【主权项】:
一种面向车联网的节点信任评估方法,其特征在于,包括如下步骤,步骤1,在面向车联网中,计算发送节点i对目标节点j的直接可信程度;根据节点i对目标节点j历史通信记录,依据C‑F模型得到不确定性推理规则;根据不确定性推理规则得到节点i对目标节点j的直接信任度;步骤2,计算目标节点j的间接信任度;2.1通过发送节点i向邻居节点u发送请求数据包,请求邻居节点u对目标节点j的可信程度进行反馈;2.2邻居节点u收到该请求数据包,如果与目标节点j有过通信交互行为,则邻居节点u依据步骤1计算其对目标节点j的直接信任度ru,j,并发送回复数据包,否则将丢弃该请求数据包;2.3建立数据集合D1,将所有回复数据包中包含的邻居节点u对目标节点j的直接信任度ru,j放入数据集合D1中;2.4对数据集合D1进行过滤得到数据集合D2,对数据集合D2中的数据应用模糊C‑means算法,最终获得数据集合D3;2.5采用C‑F模型,对数据集合D3进行计算,获得目标节点j的间接信任度;步骤3,计算目标节点j的全局信任度;依据已获得的对目标节点j的直接信任度和间接信任度,采用C‑F模型对目标节点j的可信程度进行全面评估,获取其全局信任度;所述的C‑F模型为基于不确定性推理的信任度计算C‑F模型,应用C‑F模型表示车联网节点信任度的产生式规则如下:CF(H)==CF(H,E)×{0,CF(E)};其中,证据E表示发送节点i对目标节点的通信行为进行了直接观测,H表示依据证据E得出的结论;CF(E)表示证据E的可信度,CF(H)表示结论的可信度,CF(H,E)表示该规则的可信程度;步骤1中,依据C‑F模型得到不确定性推理规则如下式:CF(H,Ei,j)=ai,j-(ni,j-ai,j)ni,j]]>其中,Ei,j表示节点i对目标节点j的行为直接观测,ni,j表示节点i与目标节点j通信行为的历史次数,ai,j表示目标节点j的合作行为次数;步骤1中,根据不确定性推理规则,计算节点i对目标节点j的直接信任度DBi,j如下:DBi,j=CF(Hi,j,Ei,j)×max{0,CF(Ei,j)}=ai,j-(ni,j-ai,j)ni,j;]]>步骤2.4中,对数据集合D1进行过滤得到数据集合D2时,设置阈值Y,检测D1中的数据,如果ru,j大于Y,则将ru,j放入数据集合D2中,否则将ru,j丢弃;步骤2.5中,采用C‑F模型,对数据集合D3进行计算,获得目标节点j的间接信任度如下:IBi,j=p-qp+q×Σk=1nrk,jn;]]>其中,IBi,j表示节点i对目标节点j的间接信任度,p表示数据集合D3中ru,j大于0的个数,q表示ru,j小于或者等于0的个数,n表示数据集D3中ru,j的个数;步骤3中获取的目标节点j的全局信任度如下:Ri,j=DBi,j×α+IBi,j×β;其中,Ri,j为节点i对目标节点j的全局信任度,α和β为权重参数,且α+β=1。
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