基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法，包括：基于车辆运行数据，得到车联网中各车辆的移动行为特征；对车联网中各车辆之间的移动行为特征的相似性进行分析，得到相似性判断指标；根据相似性判断指标，检测车联网中是否存在移动行为轨迹数据异常的车辆；将车联网中移动行为轨迹数据异常的车辆作为Sybil攻击的恶意车辆。本发明专利技术的基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法，对车辆之间的移动行为特征的相似性进行分析，得到相似性判断指标，以此来检测移动行为轨迹数据异常的车辆，进而确定车联网中是否存在Sybil攻击的恶意车辆，通过比较车辆在行驶时行驶轨迹特征值的差异，实现了对车联网中Sybil攻击的检测，保护了车联网中的信息安全。保护了车联网中的信息安全。保护了车联网中的信息安全。

【技术实现步骤摘要】
基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法


[0001]本专利技术涉及车联网
，尤其涉及一种基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法。

技术介绍

[0002]近年来，以网约车、自动驾驶和共享汽车为代表的车联网应用层出不穷，这些应用给人们的出行带来巨大便利，使得车联网越来越成为人们生活中的重要一环。此外，随着自动驾驶技术的不断推进，车辆之间可以通过相互通信的方式共享道路交通信息，然后根据各方提供的信息自动做出驾驶决策，从而进一步保证了交通安全和效率。这些车联网应用在为人们提供便利的同时，也存在着一些安全隐患。
[0003]在网约车应用中，由于用户对车辆的选择往往需要在网络上进行，从而很难判断网络上所显示的车辆到底是真实存在的还是攻击者所虚构的。Sybil攻击就是这一问题的具体体现，其主要表现为攻击者通过控制多个账户，在网络中构造出多个虚假节点，从而扰乱网络的正常运行。Sybil攻击通常见于社交网络、传感网络中，然而近年来，车联网中的Sybil攻击现象也逐渐凸显。据有关报道，在某些网约车平台中存在着较为严重的Sybil攻击问题。恶意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法，其特征在于，包括：基于车辆运行数据，得到车联网中各车辆的移动行为特征；对车联网中各车辆之间的移动行为特征的相似性进行分析，得到相似性判断指标；根据所述相似性判断指标，检测车联网中是否存在移动行为轨迹数据异常的车辆；将车联网中移动行为轨迹数据异常的车辆作为Sybil攻击的恶意车辆。2.根据权利要求1所述的基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法，其特征在于，所述基于车辆运行数据，得到车联网中各车辆的移动行为特征，具体包括：采集车辆运行数据；基于所述车辆运行数据，提取轨迹计算关键特征；根据所述轨迹计算关键特征，得到移动行为特征。3.根据权利要求2所述的基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法，其特征在于，所述采集车辆运行数据，具体包括：通过车载传感器采集车辆运行数据。4.根据权利要求3所述的基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法，其特征在于，所述车载传感器包括摄像头、雷达和全球定位系统中的至少一个。5.根据权利要求2所述的基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法，其特征在于，所述车辆数据包括行驶方向、位置、速度和方向盘转角中的至少一个。6.根据权利要求2所述的基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法，其特征在于，所述轨迹计算关键特征包括GPS经纬度、上报时间和车速。7.根据权利要求2所述的基于移动行为的车联网Sybil工具检测方法，其特征在于，所述移动行为特征包括：点对数目、最大空间距离、最小空间距离、平均空间距离、最大时间差别、最小时间差别、平均时间差别、最大速度差别、最小速度差别和平均速度差别，其中：所述点对数目表示轨迹对中上报点对的数目；所述最大空间距离表示轨迹对中每个点对空间距离的最大值；所述最小空间距离表示轨迹对中每个点对空间距离的最小值；所述平均空间距离表示轨迹对中每个点对空间距离的平均值；所述最大时间差别表示轨迹对中每个点对时间差别的最大值；所述最小时...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈佳，董伟，郭威，王林林，王凯，周昊，
申请(专利权)人：安徽江淮汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：