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公开(公告)号：CN109087511B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201811217063.7
申请日：2018-10-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，通过车联网中的接收车辆Vr接收到发送车辆Vj关于道路安全事件E的安全事件消息ME，Vr更新自己的VTL，并计算关于E的消息信任值TE；然后应用DST聚合道路安全事件E的多个消息信任值TE，计算聚合后E的信任值，判断E的真实性；最后Vr更新VTL中信任矩阵Λ中的车辆信任值，结合车联网交通流密度、道路安全事件消息时效性等交通流动态特征，对车辆节点所收到的安全事件消息进行信任评估及识别，根据节点信任和消息信任两者间的动态交互影响，对车辆节点信任进行评估及更新。不仅提高了道路安全事件评估的准确率，而且提高了车联网运行效率，为城市智能交通的应用提供技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108257404A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810036430.7
申请日：2018-01-15
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/0967 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，1.车辆节点中的安全应用单元SAU在存储的事件信息表T中对该道路事件信息进行搜寻并更新；2.进行道路事件信息条件过滤，判断事件是否可信；3.针对更新后道路事件的H属性进行条件过滤，通过安全应用单元SAU判断事件是否虚假。本发明避免车辆对接收的道路事件进行盲目广播、误导驾驶员；对交通道路虚假预警信息进行过滤；从而有效预防了黑客伪造的虚假信息在车联网中的传播，抑制了失效信息泛滥，为驾驶员提供实时可靠的道路事件信息，缓解交通堵塞，进而提高道路通行率，为城市智能交通的应用提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN108257404B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201810036430.7
申请日：2018-01-15
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/0967 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，1.车辆节点中的安全应用单元SAU在存储的事件信息表T中对该道路事件信息进行搜寻并更新；2.进行道路事件信息条件过滤，判断事件是否可信；3.针对更新后道路事件的H属性进行条件过滤，通过安全应用单元SAU判断事件是否虚假。本发明避免车辆对接收的道路事件进行盲目广播、误导驾驶员；对交通道路虚假预警信息进行过滤；从而有效预防了黑客伪造的虚假信息在车联网中的传播，抑制了失效信息泛滥，为驾驶员提供实时可靠的道路事件信息，缓解交通堵塞，进而提高道路通行率，为城市智能交通的应用提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN110177370B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910469496.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 长安大学
IPC: H04W12/60 , H04W12/122 , H04W4/44 , H04W4/46
Abstract: 本发明公开了一种面向车联网的共谋恶意车辆节点检测方法，本发明考虑车联网中道路安全事件消息时效性、消息可信度与车辆节点可信度的动态交互影响等因素，判断车辆节点接收的安全事件消息真假，然后依据发送真假消息个数、邻居评价因素计算发送消息的车辆节点信任值，判定单个恶意车辆节点及共谋嫌疑车辆节点名单，最后路侧单元RSU累计多个车辆节点发送的共谋嫌疑车辆节点名单，确定共谋恶意车辆节点；该方法不仅有效过滤了车联网中虚假安全事件消息，提高了共谋恶意车辆节点检测准确率，而且提高了车联网的安全性能及运行效率，为城市智能交通的安全应用提供有效技术支撑。
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公开(公告)号：CN110177370A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910469496.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种面向车联网的共谋恶意车辆节点检测方法，本发明考虑车联网中道路安全事件消息时效性、消息可信度与车辆节点可信度的动态交互影响等因素，判断车辆节点接收的安全事件消息真假，然后依据发送真假消息个数、邻居评价因素计算发送消息的车辆节点信任值，判定单个恶意车辆节点及共谋嫌疑车辆节点名单，最后路侧单元RSU累计多个车辆节点发送的共谋嫌疑车辆节点名单，确定共谋恶意车辆节点；该方法不仅有效过滤了车联网中虚假安全事件消息，提高了共谋恶意车辆节点检测准确率，而且提高了车联网的安全性能及运行效率，为城市智能交通的安全应用提供有效技术支撑。
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公开(公告)号：CN109087511A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811217063.7
申请日：2018-10-18
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G08G1/01 , G08G1/0104 , G08G1/0125 , H04W4/46
Abstract: 本发明公开了一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，通过车联网中的接收车辆Vr接收到发送车辆Vj关于道路安全事件E的安全事件消息ME，Vr更新自己的VTL，并计算关于E的消息信任值TE；然后应用DST聚合道路安全事件E的多个消息信任值TE，计算聚合后E的信任值，判断E的真实性；最后Vr更新VTL中信任矩阵Λ中的车辆信任值 ，结合车联网交通流密度、道路安全事件消息时效性等交通流动态特征，对车辆节点所收到的安全事件消息进行信任评估及识别，根据节点信任和消息信任两者间的动态交互影响，对车辆节点信任进行评估及更新。不仅提高了道路安全事件评估的准确率，而且提高了车联网运行效率，为城市智能交通的应用提供技术支撑。
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