一种VANET环境下基于主观逻辑信任评估算法的恶意节点识别方法技术

本发明专利技术提供一种VANET环境下基于主观逻辑信任评估算法的恶意节点识别方法，该识别方法包括包括：提出一个四维变量ω＝(b,d,u,a)表示主观信任，合理的量化方法是决定信誉评估模型性能的先决条件。车辆节点需要线下的时候在车辆管理中心注册身份，初始化并分配相关密钥。接入网络后验证身份并分配信任值，拥有信任值并且信任值处在正常范围内的节点允许使用网络。采用改进的SPAN算法，车辆在运行过程时刻监听邻居节点的通信情况，同时被邻居节点时刻监听，邻居节点根据通信行为计算节点信任值，信任值过低向可信中心举报，可信中心核实之后做出处置；信任值过低的节点被隔离出网络，被隔离节点信任值处于正常范围内后允许重新接入网络，否则永久隔离出网络。否则永久隔离出网络。否则永久隔离出网络。

【技术实现步骤摘要】
一种VANET环境下基于主观逻辑信任评估算法的恶意节点识别方法


[0001]本专利技术涉及车联网(VANET)
，具体是一种VANET环境下基于主观逻辑信任评估算法的恶意节点识别方法。

技术介绍

[0002]车联网(Vehicular Ad
‑
Hoc Network,VANET)作为现代智能交通系统的重要组成部分，主要通过车载传感器获取车辆、车主、道路属性信息以及车辆行驶过程中的动、静信息，并通过多种通信技术实现人与车、车与车、车与路侧基础设施之间的信息交流和共享，从而提高道路安全和交通运营效率。车联网与传统有线网络相比，具有信道开放、带宽有限、链路容量易变、快速移动和网络拓扑动态变化等特性，这些特征使车联网通信具有许多先天安全弱点，能够对车辆网中的数据进行加密，路由达到可信的状态、通信协议能够得到安全的认证、对车联网成员的隐私保护到位。
[0003]在大规模网络中，但车联网作为AD HOC网的一种特殊形态，网络节点成员时刻处于动态变化中，加密认证等传统机制虽然可以在一定程度上抵御外部节点的攻击，却对内部节点的恶意行为无能为力。若网络中的恶意节点拒绝通信合作或者进行拒绝服务攻击，将会严重影响网络性能，威胁网络安全。
[0004]综上所述，本专利技术引入一种基于加权主观逻辑信任评估算法，提出如何识别恶意节点识别模型，该算法利用节点间相互分享的信誉信息，能快速检测出恶意节点的存在，并将其隔离。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的在于提供一种车载网环境下基于主观逻辑模型的信任机制识别出恶意节点方法，该方法采用了加权主观逻辑信任评估算法WSLT，目的是举报信任，接入信任值，对节点行为进行评估，在一定程度上抵制了恶意贬低正常节点信任值行为对信誉机制的影响，提升了网络性能。与现有基于信任机制的识别方法以及其他共识算法相比，本专利技术的网络的安全性与识别恶意节点精确度均有一定提升。
[0006]一种VANET环境下基于主观逻辑信任评估算法识别恶意节点方法如下：
[0007]步骤S1：在基于信任机制的评估模型中，根据节点行为来量化节点信誉是判断节点信誉的重要手段，合理的量化方法是决定信誉评估模型性能的先决条件。主观逻辑引入事实空间和观念空间描述及信任关系，提出一个四维变量ω＝(b,d,u,a)表示主观信任。
[0008]步骤S2：将每个车辆当做一个节点，在线下车辆中心注册身份并且存储网络中的节点信息以及链路信息。初始化分配每个车辆密钥对PU
v
，PK
v
，对信息进行加密处理。
[0009]步骤S3：接入网络后，验证所有入网车辆的身份并分配信任值。对于车辆首次接入网络时，由于未分配信任值，与所有邻居节点建立连接之后，不能进行数据通信，方案把未分配信任值的节点称为未知节点。未知节点入网后，首先在本地建立一个邻居列表，仅保存
邻居节点的ID，同时向可信中心发送认证请求。认证通过以后拥有信任值并且信认值在正常范围内的节点允许使用网络。
[0010]步骤S4：车辆在运行过程中时刻监听邻居节点的通信情况，同时被邻居节点时刻监听，节点首次接入网络时，可信中心分配一个初始信任值，设初始信任值为T
C
，监视时间周期为Δt。在监视周期Δt内设立2个计数器SUCCESS和FAIL。邻居节点根据通信行为计算节点信任值，信任值过低向可信中心举报，可信中心核实之后做出处置。
[0011]步骤S5：信任值过低的节点被隔离出网络，被隔离节点信任值处于正常范围内后允许重新接入网络。得到筛选出恶意节点的方案。
附图说明
[0012]为使本专利技术的目的、技术方案和有益效果更清楚，本专利技术提供如下附图：
[0013]图1为本专利技术所述方法的流程图。
[0014]图2为邻居发现改进算法图。
具体实施方式
[0015]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0016]步骤S1的具体过程如下：
[0017]主观逻辑模型构建。事实空间由若干实体产生的可观测到的事件组成，实体产生的事件被简单划分为肯定事件、否定事件。主观逻辑理论，基于Beta分布函数描述二项事件后验概率的思想，给出一个基于观察到的确定事件数和否定事件数来确定事件概率的确定性密度函数pcdf。p表示概率变量，r和s分别表示肯定事件和否定事件数目，α表示相对粒子度，pcdf函数如下所示：
[0018][0019](1)式中，0≤p≤1，r≥0，s≥0，0<α<1。
[0020]观念空间由一系列对陈述的主观信任评估组成，四维变量ω＝(b,d,u,a)描述称为信誉观念，满足：
[0021]b+d+u＝1,{b,d,u,a}∈[0,1](2)
[0022](2)式中：b表示对陈述的信任度(Belief)；d来表示对陈述的不信任
[0023](Disbelief)；u表示对陈述的不确定度(Uncertainty)；a代表相对例子度，表示对陈述的可信成熟的先验概率。
[0024]事实空间到观念空间的转换，将ω＝(b,d,u)表示为事实空间中肯定事件数r和否定事件数s的函数，成为观念映射函数。
[0025][0026][0027][0028]步骤S2的具体过程如下：
[0029]S2.1：信息获取。路边单元RSU通过有线网络与车辆管理中心直接相连。
[0030]S2.2：连接车辆管理中心。路边单元RSU为可信节点，作为车辆管理中心在路边的分支节点提供网络服务。车联网信任检测模型基于现有的车辆管理制度，依赖车辆管理中心。
[0031]S2.3:生成密钥对。车辆购买之后在车辆管理所注册作为节点后，生成数字名片保存在车辆管理中心的数据库。数字名片包括车辆ID，车辆基本信息(颜色，品牌等)举报信任值T
RE
，接入信任值T
In
，并将举报信任值和接入信任值都赋予初值，生成密钥对PU
v
，PK
v
。
[0032]步骤S3本专利技术对SPND算法进行了改进，其邻居发现改进算法如图2所示为：当车辆节点接入网络后，向周围广播一条信标，告知自己的存在，初始时刻t0,在通信范围内的车辆i、j收到广播信息后，返回一条消息，告知自己的存在，并且同步时钟，协商下一次发送存在报文的时间间隔。当新的车辆进入到网络后，广播消息告知自己的存在，在通信范围内的车辆收到广播信息返回一条存在消息，同步时钟，协商下一次存在报文发送时间间隔。改进算法的一个显著优点是，在某一时刻T，在苏醒时刻t，节点持续向周围广播发现报文，同时接收发现报文，当两节点同时检测到彼此发现报文时，则声明双方存在，并且商议下一个休眠时长，在休眠期结束以后，重新发送报文告知自身存在。这样当网络节点过多时，不会同一时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种VANET环境下基于加权主观逻辑信任评估算法识别恶意节点方法，其特征于，包括以下步骤：步骤S1：量化单个节点的行为。在基于信任机制的评估模型中，根据节点行为来量化节点信誉是判断节点信誉的重要手段，合理的量化方法是决定信誉评估模型性能的先决条件。主观逻辑引入事实空间和观念空间描述及度量信任关系，提出一个四维变量ω＝(b,d,u,a)表示主观信任。步骤S2：注册车辆身份信息。将每个车辆当做一个节点，在线下车辆中心注册身份并且存储网络中的节点信息以及链路信息。初始化分配密钥对PU
v
，PK
v
。步骤S3：构造节点的信任值并分配出。接入网络后，验证所有入网车辆的身份并分配信任值。对于车辆首次接入网络时，由于未分配信任值，与所有邻居节点建立连接之后，不能进行数据通信，方案把未分配信任值的节点称为未知节点。未知节点入网后，首先在本地建立一个邻居列表，仅保存邻居节点的ID同时向可信中心发送认证请求。认证通过以后拥有信任值并且信任值在正常范围内的节点允许使用网络。步骤S4：监听周围节点。车辆在运行过程中时刻监听邻居节点的通信情况，同时被邻居节点时刻监听，节点首次接入网络时，可信中心分配一个初始信任值，设初始信任值为T
C
监视时间周期为Δt。在监视周期Δt内设立2个计数器SUCCESS和FAIL。邻居节点根据通信行为计算节点信任值，信任值过低向可信中心举报，可信中心核实之后做出处置。步骤S5：筛选恶意节点。信任值过低的节点被隔离出网络，被隔离节点信任值处于正常范围内后允许重新接入网络。得到筛选出恶意节点的方案。2.如权利要求1所述的一种VANET环境下基于加权主观逻辑信任评估算...

【专利技术属性】
技术研发人员：李构，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：