【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆网络安全通信，具体涉及车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法及系统。
技术介绍
1、山区道路交通管理一直面临诸多挑战，包括复杂的地形地貌、多变的天气条件以及交通安全隐患。传统的交通管理方法在山区地区往往效果有限，因为缺乏实时的路况信息和车辆动态监测。而随着车辆间通信技术的发展和应用，为山区交通管理带来了新的解决方案。车辆间通信技术利用先进的无线通信技术，使车辆能够实时交换信息，包括车辆位置、速度、行驶路线等。这项技术不仅能够提升交通管理的效率，还能够大幅提升交通安全水平，并且有助于减少能源消耗和环境污染。
2、尽管车联网技术为山区道路交通管理带来了诸多优势，但其应用也面临一系列挑战。首先，基站的部署复杂性和成本问题对车联网的覆盖范围产生了限制，同时基站的维护也面临一系列挑战。其次，恶意车辆可能发送错误信息，导致交通信息的准确性和可信度受到威胁，因此亟需有效的安全机制来应对此类问题。例如，在抢险救灾等紧急情况下，确保车联网技术的信息准确性至关重要。然而，存在恶意车辆发送虚假信息的风险，可能导致误导和混淆，严重影响救援行动的实施效率和成败。因此，需要采取有效的安全机制来防止恶意信息的传播，确保车联网系统的可信度和稳定性。
3、为了解决车辆网中的信息通讯，一些学者采用自组织网络技术，允许车辆在无需中央控制的情况下自主组网，并动态调整网络拓扑结构以适应山区复杂的地形环境。然而，自组织网络中缺乏中央控制节点，可能容易受到恶意攻击和网络安全威胁，如数据窃取、恶意篡改等，需要采取有效的安全措施保护
技术实现思路
1、本专利技术提出的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法及系统，可至少解决
技术介绍
中的技术问题之一。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
3、车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，包括以下步骤，
4、系统初始化生成系统公共参数；
5、车辆用户和无人机系统节点分别向权威中心注册，注册成功的车辆用户和无人机系统节点基于所述系统公共参数获得注册成功的参数和信息；
6、当两个车辆在山区道路上进行交互时，它们通常会依据规定一致的规则和协议进行信息传递和互动。这些规则可能包括交通信号、交通法规以及基于车辆间通信协议的约定。在正常情况下，车辆间的交互应当遵循这些约定和规则，以确保道路交通的安全和有序。然而，若两个车辆的交互信息出现不一致，则表明其中一方发送了错误的信息或存在故障。在这种情况下，未发送错误信息车辆为举报车辆。举报车辆会认定对方车辆为恶意车辆，并直接向无人机举报恶意车辆身份信息以及传播的恶意信息，此时恶意车辆为被举报车辆。随后，无人机对道路现场进行检测，并根据现场的检测结果对两个车辆进行信任分更新的奖励和惩罚。
7、若有两个以上的车辆发送交互信息且信息不一致，将由两个或更多车辆对有争议信息进行协作验证。若多个车辆根据协作验证结果认为某车辆发送恶意信息，则这些车辆会向簇头车辆发送举报恶意车辆的请求。若此时被举报的车辆主动承认发送恶意信息，簇头车辆将对其进行信任分降低的惩罚。若被举报车辆未承认恶意行为，簇头车辆将争议行为发送给权威中心。权威中心选择无人机节点对举报车辆和被举报车辆的身份信息以及争议信息进行判断，最后无人机将判断结果发送至权威中心。
8、根据无人机的判断结果，所述权威中心将对举报和被举报的车辆进行信任分的更新，作为奖励或惩罚的方式。对于发送错误信息的被举报车辆，将减少其信任分；对于向簇头车辆发送其他车辆有恶意行为的举报车辆将增加其信任分。
9、可选地，车辆用户注册的过程包括：
10、所述车辆用户向可信任的权威中心发送唯一的用户名和口令参数；
11、所述的权威中心基于参数判断当前的车辆用户是否为未注册的新用户。当权威中心从后台数据库未查询到相同的参数，则该车辆为未注册的新用户，权威中心会生成随机的秘钥，并基于车辆用户发送的参数计算出抗攻击的参数发送至车辆用户；
12、所述车辆用户计算生成ai；
13、所述权威中心计算生成bi。
14、可选地，基于车辆用户唯一的用户名和口令生成ai和bi的计算公式为：
15、
16、
17、式中，h1和h表示单向不可逆的哈希函数，uidi表示用户唯一的身份识别，upwi表示口令，pidi表示的是车辆用户的伪身份，s是权威中心生成的随机数。||表示字符串拼接操作，表示异或操作。
18、可选地，无人机系统节点注册的过程包括：
19、无人机系统节点生成唯一的随机数u和唯一的身份识别didi，并计算ci和ci*，计算公式为：
20、
21、
22、随后，在无人机系统中，各节点将其身份信息ci发送至权威中心，权威中心生成唯一的随机数w，并利用此随机数计算ci*和di，其中ci*＝citpri，计算完成后，权威中心将结果发送回无人机节点以完成注册流程。
23、式中，h和是由权威中心生成的单向不可逆的哈希函数。tpub和tpri是由权威中心生成的公私钥对。t是权威中心生成的另一个公钥，属于一个素数可加循环群。
24、可选地，车辆用户登录车辆系统的过程包括：
25、用户输入所述车辆的唯一的身份识别uidi和口令upwi，随后系统自动计算ai和s'，并且生成时间戳cti。其中式中pidi为车辆用户的伪身份，bi为在上述车辆用户注册的过程中，权威中心向车辆用户发送的经过计算的信息；随后，车辆用户将s'和cti发送给权威中心，权威中心通过公式δct<|δct-cti|判断时间的有效性；其中δct为车辆发送信息可以延迟的最短的时间，δct为当前的时间戳。若公式成立，权威中心对其请求拒绝，车辆用户登录失败。反之若公式不成立，权威中心会继续判断等式s'＝s是否成立，其中s为车辆注册阶段，权威中心发送的随机秘钥，若等式s'＝s成立，若等式成立，则车辆用户登录成功；其中s为车辆注册阶段，权威中心发送的随机秘钥。若车辆用户登录成功，则车辆可以与权威中心进行交互。随后，车辆输入唯一的身份识别uidi和口令upwi，随后通过公式计算：
26、
27、
28、
29、式中，pidi为车辆的伪身份，p和pi分别为椭圆曲线的生成点以及tca生成的公钥；f为车辆生成的唯一的随机数；bi为用户useri向tca发送注册请求后，tca通过对用户的请求信息加密并且计算后返回给useri的值；最后，车辆用户将{mi,cti,gi}通过安全的信道发送给tca；其中mi为多辆车之间相互通信时，恶意车辆发送的错误信息；当多个车辆对恶意车辆举报时，信任分较高的簇头车辆会将举报信息发送给tca；cti为车辆发送信息时的时间戳；||和分别表示字符串拼接操作以及异或操作。
30、可选地，权威中心通过资源调度算法本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，基于提供监督路况的无人机节点即UAV、可信赖的权威中心即TCA以及车辆系统即V，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，其特征在于，车辆用户注册的过程包括：
3.根据权利要求1所述的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，其特征在于，无人机系统节点注册的过程包括：
4.根据权利要求1所述的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，其特征在于，车辆用户登录车辆系统的过程包括，
5.根据权利要求1所述的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，其特征在于，无人机与TCA建立安全的会话过程为：
6.根据权利要求5所述的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，其特征在于，还包括车辆之间信息交互并且协同验证过程为：
7.根据权利要求1所述的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，其特征在于，还包括车辆更改密码过程为：
8.车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，用于实现权利要求1-7任
...【技术特征摘要】
1.车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，基于提供监督路况的无人机节点即uav、可信赖的权威中心即tca以及车辆系统即v，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，其特征在于，车辆用户注册的过程包括：
3.根据权利要求1所述的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，其特征在于，无人机系统节点注册的过程包括：
4.根据权利要求1所述的车联网中无人机与车辆协同认证的信任评估方法，其特征在于，车辆用户登录车辆系统的过程包括，
5.根据权利要求1所述的车联网中无人机与车...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪文明，刘志权，刘桂江，张淑敏，刘奎，王远志，
申请(专利权)人：安庆师范大学，
类型：发明
国别省市：
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