基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法及装置，包括如下步骤：

【技术实现步骤摘要】
基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法及装置


[0001]本专利技术涉及车联网
、
区块链技术
、
模糊理论
、
信任管理领域
。
具体涉及一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法及装置

技术介绍

[0002]交通路况实时变化，道路情况复杂难测，在一段时间内行驶在某道路的车辆之间直接存在信息不畅的问题
。
如果不能通过一定的方式将前方路况告知后来的车辆，易造成更大的堵塞或者交通问题
。
因此，如何在保证信息的真实性的前提下，在一定时间内将实时的路况信息分享给后来的车辆，是实现路况信息畅通是智慧城市必须要解决的一环
。
[0003]另一方面，随着车联网的广泛应用，车辆的隐私问题
、
信息的安全问题越来越受到人们的重视
。
车辆在分享信息时与
RSU
接入认证时容易遭受窃听攻击，且传输的数据均是车辆的敏感行为数据，易遭受推理攻击，对其通信数据进行保护
。
[0004]此外，现有的区块链方法虽然可以通过选举车辆参与共识的方式进行信息分享，但这些共识方式难以从局部车联网中选举出了解该路况的车辆，难以保证信息的有效性
。
而且常用的共识算法所耗费的计算代价不小，无法保证最后上传到平台的信息的实时性
。
[0005]针对上述问题，在车联网环境中，如何设计合适的区块链与模糊信任方案减少共识的复杂度
、
>计算延迟与参与度，并保证车联网车辆在信息服务中获得隐私安全，将是亟待解决的一个问题
。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的在于针对现有技术的不足，提出一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法及装置
。
[0007]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：第一方面，本专利技术提供了一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法，包括如下步骤：
[0008](1)
车辆认证：建立行为区块链，在用户车辆接入车联网时，与车辆交互的
RSU
验证接入车辆存储的行为区块是否与行为区块链上一致，如果不一致，则不予接入网络；
[0009](2)
模糊信任等级与信任值计算：根据链上存储的用户路况信息分享行为与共识行为，与车辆交互的
RSU
将接入车辆的行为模糊化，根据车辆的信任行为评价和恶意行为评价，进行模糊推理，确定接入车辆的模糊信任等级与信任值，颁发信任等级认证证书；
[0010](3)
信息分享：与车辆交互的
RSU
设置3个语义门限与3分钟时限接收语义相近的信息，若时间达到时限或语义重复信息数量达到门限值，则对接收到的所有分享信息发起以下信息真实性共识：
1)
基于模糊信任等级选择若干更可信的共识车辆；
2)RSU
赋予不同模糊信任等级的车辆不同的投票权重与共识完成阈值；
3)
各车辆根据自己的投票权重参与信息共识；
4)
对信息分享与共识投票行为进行记录，形成一个区块；
5)
经共识为可信的信息，
RSU
会在
RSU
网络中进行发布，不可信的信息被丢弃；
[0011](4)
信息反馈：设置信息反馈规则，使用模糊差评推理得到信息的语义标签；根据
语义标签，
RSU
网络提醒信息分享者或强制信息下架；需求者或者分享者根据提示自主发起信息更新共识，更新或取消路况信息
。
[0012]进一步地，步骤
(1)
中，行为区块链搭建与车辆认证的详细步骤如下：
[0013](1
‑
1)
在
RSU
构成的网络中建立行为区块链，存储用户的路况信息分享行为与共识行为
。
[0014](1
‑
2)
在用户车辆接入车联网时，与车辆交互的
RSU
验证接入车辆存储的行为是否与行为链上该车辆的行为数据一致，并颁发认证证书
。
[0015]进一步地，步骤
(2)
中，模糊信任等级与信任值计算的详细步骤如下：
[0016](2
‑
1)
构建模糊信任模型：
RSU
先对车辆的各历史行为进行模糊化表示，再集中评估车辆历史行为的信任等级，即创建以下五种行为模型，组成模糊信任模型
U。
[0017]U
＝
{Sh,Co,Rm,Cf,Rp}
[0018]其中提升车辆信任的行为有以下两种：
[0019]1)
信息分享
Sh
：在分享信息后，信息通过其他车辆验证，则
RSU
发布信息，信息的更新也视为信息分享；
[0020]2)
信息共识
Co
：参与信息共识，确认其他车辆分享的信息；
[0021]其中减少车辆信任的行为有以下三种：
[0022]1)
信息下架
Rm
：信息差评后，经过语义推理与信息下架共识，记录为行为；
[0023]2)
信息投票失误
Cf
：车辆在信息投票过程中对信息的正确性判断失误；
[0024]3)
信息重复
Rp
：针对某一路况，不同的车辆重复发布信息；若在
RSU
中存在，被用户举报后，记录行为并下架信息；
[0025](2
‑
2)
模糊行为评价计算：车辆与
RSU
端交互后，
RSU
端根据接入车辆的历史行为构建直觉模糊数
Y
：
(Sh
(
μ
,v)
,Co
(
μ
,v)
,Rm
(
μ
,v)
,Cf
(
μ
,v)
,Rp
(
μ
,v)
),
μ
和
v
分别表示行为的隶属与非隶属度，步骤
(2
‑
1)
定义的五种行为均由五个直觉模糊集组成，即直觉模糊集数量
n
＝5；车辆行为的直觉模糊矩阵
I
Y
表示为以下公式：
[0026]I
Y
＝
[(
μ
Sh
,v
Sh
),(
μ
Co
,v
Co
)],[(
μ
Rm
,v
Rm
),(
μ
Cf
,v
Cf
),(...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)
车辆认证：建立行为区块链，在用户车辆接入车联网时，与车辆交互的
RSU
验证接入车辆存储的行为区块是否与行为区块链上一致，如果不一致，则不予接入网络；
(2)
模糊信任等级与信任值计算：根据链上存储的用户路况信息分享行为与共识行为，与车辆交互的
RSU
将接入车辆的行为模糊化，根据车辆的信任行为评价和恶意行为评价，进行模糊推理，确定接入车辆的模糊信任等级与信任值，颁发信任等级认证证书；
(3)
信息分享：与车辆交互的
RSU
设置3个语义门限与3分钟时限接收语义相近的信息，若时间达到时限或语义重复信息数量达到门限值，则对接收到的所有分享信息发起以下信息真实性共识：
1)
基于模糊信任等级选择若干更可信的共识车辆；
2)RSU
赋予不同模糊信任等级的车辆不同的投票权重与共识完成阈值；
3)
各车辆根据自己的投票权重参与信息共识；
4)
对信息分享与共识投票行为进行记录，形成一个区块；
5)
经共识为可信的信息，
RSU
会在
RSU
网络中进行发布，不可信的信息被丢弃；
(4)
信息反馈：设置信息反馈规则，使用模糊差评推理得到信息的语义标签；根据语义标签，
RSU
网络提醒信息分享者或强制信息下架；需求者或者分享者根据提示自主发起信息更新共识，更新或取消路况信息
。2.
根据权利要求1所述的一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法，其特征在于，步骤
(1)
中，行为区块链搭建与车辆认证的详细步骤如下：
(1
‑
1)
在
RSU
构成的网络中建立行为区块链，存储用户的路况信息分享行为与共识行为
。(1
‑
2)
在用户车辆接入车联网时，与车辆交互的
RSU
验证接入车辆存储的行为是否与行为链上该车辆的行为数据一致，并颁发认证证书
。3.
根据权利要求1所述的一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法，其特征在于，步骤
(2)
中，模糊信任等级与信任值计算的详细步骤如下：
(2
‑
1)
构建模糊信任模型：
RSU
先对车辆的各历史行为进行模糊化表示，再集中评估车辆历史行为的信任等级，即创建以下五种行为模型，组成模糊信任模型
U。U
＝
{Sh,Co,Rm,Cf,Rp}
其中提升车辆信任的行为有以下两种：
1)
信息分享
Sh
：在分享信息后，信息通过其他车辆验证，则
RSU
发布信息，信息的更新也视为信息分享；
2)
信息共识
Co
：参与信息共识，确认其他车辆分享的信息；其中减少车辆信任的行为有以下三种：
1)
信息下架
Rm
：信息差评后，经过语义推理与信息下架共识，记录为行为；
2)
信息投票失误
Cf
：车辆在信息投票过程中对信息的正确性判断失误；
3)
信息重复
Rp
：针对某一路况，不同的车辆重复发布信息；若在
RSU
中存在，被用户举报后，记录行为并下架信息；
(2
‑
2)
模糊行为评价计算：车辆与
RSU
端交互后，
RSU
端根据接入车辆的历史行为构建直觉模糊数
Y
：
(Sh
(
μ
,v)
,Co
(
μ
,v)
,Rm
(
μ
,v)
,Cf
(
μ
,v)
,Rp
(
μ
,v)
),
μ
和
v
分别表示行为的隶属与非隶属度，步骤
(2
‑
1)
定义的五种行为均由五个直觉模糊集组成，即直觉模糊集数量
n
＝5；车辆行为的直觉模糊矩阵
I
Y
表示为以下公式：
I
Y
＝
[(
μ
Sh
,v
Sh
),(
μ
Co
,v
Co
)],[(
μ
Rm
,v
Rm
),(
μ
Cf
,v
Cf
),(
μ
Rp
,v
Rp
)]
n
,n
＝5再定义行为因素权重矩阵，用于行为评价矩阵运算；定义模糊矩阵的复合运算方法对权重矩阵
X
和模糊矩阵
R
nm
进行计算如下式：其中，
R
nm
的
n
与
m
为矩阵的行列大小，
X
j
表示权重矩阵中的第
j
列的数据，
R
ij
表示模糊矩阵在第
i
行，第
j
列处的数据；设置信任行为的权重集
A
＝
[0.4,0.6],
从左到右分别是信息分享
、
信息共识的行为权重
。
将其与信任行为模糊隶属矩阵
R2×5进行矩阵运算，得到信任行为的评价向量
C
，公式如下：恶意行为设置权重矩阵
B
＝
[0.3,0.4,0.3],
从左到右分别是信息下架
、
信息确认失误
、
信息重复的行为权重；将其与恶意行为模糊隶属矩阵
R3×5进行矩阵运算，得到恶意行为的评价向量
E
，公式如下：信任行为评价向量
C
由五个矩阵计算值构成
C
＝
[c1,c2,c3,c4,c5]
；
C
的矩阵计算结果分别对应“不积极的”，“一般的”，“较积极的”，“积极的”，“热衷的”五个信任等级；恶意行为评价向量
E
设置为五个模糊计算结果
E
＝
[e1,e2,e3,e4,e5]
，对应评价标签“较少的”，“一般的”，“较多的”，“多的”，“非常多的”；
RSU
根据信任评价向量的隶属度，使用最大隶属度原则做出信任评估；若隶属度计算结果出现相同的情况，则比较非隶属度，取非隶属度较小的一项，赋予当前车辆该模糊行为评价
。(2
‑
3)
模糊推理与信任值计算：根据信任行为评价和恶意行为评价设置模糊控制规则，对模糊行为评价进行模糊推理
。
使用梯形隶属度函数建立信任等级的模糊隶属度函数，其论域
X
cre
为车辆信任值
[0,100]
；
RSU
通过被激活的模糊控制规则，进行多标签的模糊推理计算，获取模糊信任域
U(x)
：
U(x)
＝
c
i
∧e
j
∧X(a)
，式中
∧
为取小计算，
X(a)
为模糊隶属度函数
。
对信任域进行反模糊化，获得车辆信任值
X。4.
根据权利要求1所述的一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法，其特征在于，步骤
(3)
中，信息分享的详细步骤如下：
(3
‑
1)
信息收集：分享者上传路况信息后，
RSU
根据分享者发布的路况信息设置3个语义门限与3分钟时限接收语义相近的信息；
(3
‑
2)
共识车辆选择：选择路况附近的其他车辆组成临时局部车联网进行信息真实性共识；选择共识车辆时，若路况附近车辆的模糊信任等级相同，则比较其信任值
X
，以选取到高信任车辆；
RSU
统计十分钟内生成的行为链区块总数
n

【专利技术属性】
技术研发人员：李英龙，陈廷豪，许馨宸，陈铁明，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：