基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法技术

本发明专利技术提出了一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法，属于车联网安全技术领域。解决了车联网环境中恶意车辆检测精度不高、响应滞后、适应性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、基于多维度信誉指标对车辆身份快速初筛；S2、车辆直接信誉值更新；S3、车辆间接信誉值更新；S4、车辆综合信誉值更新；S5、基于综合信誉值对可疑车辆身份精确判断。本发明专利技术的有益效果为：设计了基于多层次信誉评价模型的恶意节点检测方法，可有效抑制Sybil攻击中的虚假身份伪装和信誉操纵攻击中的恶意推荐行为，兼顾筛查效率与检测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车联网安全，尤其涉及一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法。

技术介绍

1、车联网(internet of vehicles,iov)作为智能交通系统的核心载体，通过车用无线通信技术构建了车、路、云协同网络，支持车辆与道路基础设施、其他车辆及云端服务的实时数据交互。这种以数据驱动的智能交通控制模式在动态路径规划、自动驾驶决策、交通流优化等场景中发挥关键作用，能显著提升车载自主网络资源利用率与交通安全性。然而，车联网的动态拓扑结构与信道的开放性也为恶意节点提供了可乘之机，攻击者可通过伪造车辆身份、篡改行驶数据(如速度、位置)或广播虚假路况信息，破坏网络信任基础，导致交通决策失效并引发重大事。研究表明，2024年全球因恶意车辆干扰引发的交通事故占比达15％，其中伪造信息攻击占比高达67％。因此，高效检测并隔离恶意车辆及行为，以确保各通信实体的可信度，是车联网安全通信的基础。

2、传统车联网恶意车辆及行为检测主要依赖加密认证与静态规则库匹配，但在车联网资源有限且动态通信场景下缺陷较多。例如，在文献《vanet中基于区块链的分本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法，其特征在于，所述S1步骤包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法，其特征在于，所述S2步骤包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法，其特征在于，所述S3步骤包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法，其特征在于，所述S4步骤包括以下步骤：...

【技术特征摘要】

1.一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法，其特征在于，所述s1步骤包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于多层次信誉评价模型的车联网恶意节点检测方法，其特征在于，所述s2步骤包括以下步骤：

4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹利，樊诗雨，何建民，董子健，陈煜，孙萌萌，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：