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公开(公告)号：CN116244700A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310016765.3
申请日：2023-01-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/2431
Abstract: 本发明属于边缘计算、隐私安全和机器学习等交叉技术领域，公开一种针对边缘计算中雾节点的信任管理方法，首先计算雾节点基于主观信任值、间接信任值和能力信任值，使用贝尔曼方程来求解最短信任路径，从而得到包含雾节点三个信任属性的初始数据集，将初始数据集分为训练集和测试集，通过信任值的分布区间对数据集进行模糊化预处理，计算训练集中信息增益最大的信任属性作为分裂属性，将训练集划分为若干子集，如果子集中的雾节点都属于同一类别或者雾节点的所有候选属性都使用过则划分终止，生成决策树后，使用损失函数对决策树进行剪枝。本发明在检测恶意节点和内部攻击方面具有可靠性和有效性。
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