【摘 要】
：
VANET（车辆自组织网络）作为MANET（移动自组织网络）的典型应用,是ITS（智能交通系统）中最重要的发展方向之一,旨在为道路上的车辆提供路况预警功能和数据自组织传输能力,通过充分利用车辆和交通基础设施所共享的大量数据,来改善驾驶安全和交通管控状况。然而,当车辆在网络中共享数据时,面临着身份隐私泄露、消息置信度低的问题。同时,车辆转发信息需要消耗自身资源,因此用户通常会选择利益最大化的行为并拒
论文部分内容阅读
VANET（车辆自组织网络）作为MANET（移动自组织网络）的典型应用,是ITS（智能交通系统）中最重要的发展方向之一,旨在为道路上的车辆提供路况预警功能和数据自组织传输能力,通过充分利用车辆和交通基础设施所共享的大量数据,来改善驾驶安全和交通管控状况。然而,当车辆在网络中共享数据时,面临着身份隐私泄露、消息置信度低的问题。同时,车辆转发信息需要消耗自身资源,因此用户通常会选择利益最大化的行为并拒绝参与会话,需要引入奖惩机制来激励车辆合作。此外,当数据存储和运算都在中央服务器中执行时,维护成本高且易受单点攻击,采用分布式方案则能够高效调控。本文构建了一种VANET中基于区块链的安全可信的激励共享分布式架构,包括匿名隐私保护机制、车辆可信管理机制和基于区块链的代币激励机制三部分。首先,在隐私保护机制中,引入了阈值环签名技术以避免车辆身份泄露,并使用EC-ELGamal非对称加密算法减少数据遭受攻击和劫持的风险。其次,在可信管理机制中,建立了更新车辆信誉值的管理模型,使用逻辑回归算法计算公平可靠的信誉值,为了更加合理地综合考虑现况和历史因素,加入了恶意标志位;并且设计了消息真伪性判断机制,引入MAD统计量以过滤异常意见。此外,在基于区块链的激励机制中,对参与有效会话的车辆给予一定数额的代币奖励,鼓励车辆主动共享实时交通信息。为了兼顾交易真实可靠和运算效率,采用了 PoW和PBFT混合共识机制。使用基于OMNeT++和SUMO的车辆仿真平台Veins对架构的有效性进行验证。实验结果表明,本文所提出的方法不仅满足安全性和隐私性要求,有效抵抗各类恶意攻击和隐私泄露隐患,还能高效加密签名会话数据、判定VANET中的消息真伪、对交易达成共识,并追踪恶意车辆。
其他文献
近些年来,随着互联网用户对通信安全的要求愈加严苛,匿名通信工具的应用也日益广泛,在保护用户通信身份的同时,其自身安全性和传输效率也成为衡量匿名工具的重要指标。本文选用匿名通信系统Tor作为研究目标,其传输过程对用户透明,用户无法了解传输链路的节点效率及安全性,低带宽、不稳定节点的存在使Tor网络的性能及安全性受到影响。目前市面并无成熟的针对Tor节点信息进行采集并展示的平台,因此,本文围绕Tor节
D2D（Device-to-Device）通信作为第五代移动通信网络的主要技术之一,通过允许D2D用户（D2DUsers,DUs）复用蜂窝用户（Cellular Users,CUs）的频谱资源,有效地缓解了当前频谱资源日益紧缺的问题。然而,DUs复用蜂窝频谱资源也会带来复杂的干扰问题。为了解决这一问题,本文使用随机几何建模D2D辅助蜂窝网络,对系统进行了全面的性能分析,并利用推导得出的结果对全网能
近年来,随着大数据概念的兴起和发展,越来越多的行业和领域开始将目光投向大数据的挖掘和使用,旨在利用大数据推动行业的进步。然而,大数据中可能包含个人的隐私信息,如果将其发布在云端并进行共享,可能会造成个人隐私的泄露,损害个人利益,甚至威肋生命安全。大数据共享阶段一般对存储在云端的数据采用访问控制技术来控制数据的共享过程,其中密文策略的属性基加密（CP-ABE）技术能够提供细粒度的访问控制,因此受到广
探究神经元如何处理它们接收到的输入信息,从而产生能够激活其突触后神经元的动作电位对于理解大脑的工作方式至关重要。本论文主要研究了影响树突信号衰减的机制,研究结果使我们可以更加深入理解突触输入位置、树突放电（dendritic spikes）、树突直径等因素在神经元树突信号处理中扮演的角色。这些结果也能为探索树突整合突触输入的方式提供帮助,继而促进神经活动与行为间的联系方面的研究。具体而言,通过构建
随着国家、社会经济的发展,各行各业对安全的需求日益旺盛。水利、电力、油气、矿产、通信、网络、金融、国防等基础设施的稳定运行需要可靠的安防体系来保障。光纤制作原料充足,且具有质轻耐腐等稳定优良的物理化学性质,基于光纤传感原理的光纤安防系统受到了市场与研究人员的关注。为提高系统对入侵行为的分类正确率,结合机器学习算法对不同事件类型分类识别成为主流研究方向,且取得了不错的分类效果。然而目前多数算法识别分
近年来,在国家不断出台的利好政策支持下,我国工业互联网快速发展,而移动端工业APP作为工业互联网的核心价值体现,在搭载了移动互联网小巧轻便、易于获取和传播的优势的同时,也是对工业知识和经验的积累和沉淀,其“赋能”、“赋值”和“赋智”的作用日益凸显,拥有广阔的市场前景,具有很高的研究价值。然而,工业互联网发展提速带来了信息技术人才出现较大缺口的问题。为支持在新工科教育背景下,我国工业APP的持久向前
基于光子晶体微腔的传感器由于模式体积小、控光能力强、易于集成和无标记检测等优点被广泛应用到传感领域。近年来,具有高集成度和多参量传感能力的多参量传感器成为传感技术的研究趋势,基于光子晶体微腔的双参量传感器不断被提出。在此基础上,如何提高双参量传感器的检测准确性是一个需要重点关注的问题。通过对双参传感理论的分析,利用电场分布的不同增大灵敏度差异,可以有效提高双参量检测的准确性。传统的基于光子晶体微腔
随着智慧城市、虚拟现实与增强现实等新兴科技的发展,人们对数据流量的需求与日俱增。C-RAN架构无线前传CPRI接口速率过高限制了 B5G/6G系统的发展,模拟光载无线（RoF）技术相比数字化传输技术而言,无需采样和量化,可以有效解决前传接口带宽过高问题。传统RoF阵列系统架构成本高,容量低,不足以满足超大规模无线通信系统对超大带宽、超高容量的需求。针对上述挑战,论文研究了基于多芯光纤（MCF）传输
随着现代社会的数字化变革和互联网的飞速发展,大数据和云计算等新兴技术在推动数据中心规模化建设的同时,也产生了爆炸式增长的数据流量,对数据中心内部互连网络的带宽提供能力与能耗带来了前所未有的挑战。为了减少数据中心的搭建成本及能耗,提高数据中心内部数据传输的效率,本论文针对在数据中心内部互连网络中引入光交换的研究思路展开探索。首先结合数据中心内部业务传输需求与光交换技术的研究现状,提出了基于光时隙交换
目前,短视频成为了互联网内容传播最主流的方式之一,随着其市场的逐渐成熟及竞争格局的逐渐稳定,用户的增长速度变得缓慢,用户的红利期也渐渐消退,短视频市场的竞争焦点也逐渐由增量市场转向存量市场。如何提高现有用户的活跃度、深入挖掘每个用户的价值是当前各个短视频平台十分重视的方向。因此,围绕多任务学习模型提升短视频中用户行为预测性能对各短视频平台探索更多元化和更深层次的商业变现模式具有重要意义。本文基于多