申请/专利权人：东南大学

申请日：2022-04-16

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN114760310B

主分类号：H04L67/10

分类号：H04L67/10;H04W4/40;H04W12/06;H04W12/106;H04W12/121;H04W12/122

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2022.08.02#实质审查的生效;2022.07.15#公开

摘要：本发明面向5G车联网智能交通应用场景，针对车辆在向路边基站上报感知信息中所表现出的恶意行为与自私行为，提出了一种基于联盟链的5G车联网车辆信誉管理方法。该方法设计了一个车辆信誉模型并构建了一个基于联盟链的车辆信誉管理系统，以满足让车辆积极主动参与上报真实准确的感知信息的需求。车辆信誉模型一方面采用基于信号量的奖惩机制以遏制车辆的恶意行为，另一方面采用周期性地税收机制以抑制车辆的自私行为。基于联盟链的车辆信誉管理系统一方面搭建了满足了政府机构与运营商多方参与需求的分布式管理架构，另一方面以智能合约的方式在联盟链上实现了用户访问授权、车辆上报信息、车辆信誉值奖惩、车辆周期性税收4个基本业务，不仅保证了车辆信誉值计算依据与计算过程的安全可靠，还保证了信誉值在车辆与管理方之间的平衡流动与长期稳定。

主权项：1.一种基于联盟链的5G车联网车辆信誉管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：分析车辆信誉管理需求，S2：设计车辆信誉模型，S3：构建基于联盟链的信誉管理系统；其中，S2：设计车辆信誉模型，分为三个步骤：S21：模型的形式化定义；S22：设计针对恶意行为的奖惩策略；S23：设计针对自私行为的税收策略；其中，S22：设计针对恶意行为的奖惩策略；具体如下，该策略针对车辆的一次上报信息行为对其信誉值进行奖惩，具体包含三个步骤：计算车辆上报信息所付出的代价，计算信息被验证成功后所获得的奖励，以及计算因信息被证伪后所获得的惩罚；1计算车辆上报信息所付出的代价，如公式1所示，θi为车辆i当前的信誉值，ei为车辆i针对当前上报的信息设置的信号量，α为调节参数； 2计算信息被验证成功后车辆所获得的奖励，如公式2所示，r为信息的验证结果，ei为车辆i针对当前上报的信息设置的信号量，β为调节参数； 3计算因信息被证伪后车辆所获得的惩罚，如公式3所示，θi为车辆i当前的信誉值，fi为车辆i表现出恶意行为的次数，thr1为惩罚的阈值， 其中，S23：设计针对自私行为的税收策略，具体如下：该策略根据车辆在一个管理周期内信誉值的变化情况与车辆本身的活跃程度计算其应该缴纳的税收，具体包含三个步骤：设置不同类型车辆集合的税收比例，计算不同类型车辆集合需缴纳的税收总数，计算车辆需缴纳的税收数；1设置不同类型车辆集合的税收比例，在上一个管理周期内将智能交通系统内的车辆划分为信誉值增加的集合、信誉值减少的集合、信誉值不变的集合，分别为上述3个不同类型的车辆集合设置税收比例a、b、c，并保证a、b、c满足公式4的约束条件；a+b+c＝14；2计算不同类型车辆集合需缴纳的税收总数，首先根据公式5计算在上一个管理周期内管理方信誉值的净支出数量S，S等于管理方信誉值奖励的总数减去收缴信誉值惩罚的总数与车辆上报消息付出代价的总数其中，n1表示在上一个管理周期内管理方奖励车辆信誉值的总次数；n2表示在上一个管理周期内管理方惩罚车辆信誉值的总次数；n3表示在上一个管理周期内管理方扣除车辆信誉值作为上报信息代价的总次数，然后，根据公式6计算出不同类型车辆集合需缴纳的税收总数； 3计算车辆需要缴纳的税收数，根据车辆i在上一个管理周期内信誉值的变化量按照公式7计算其应该缴纳的税收数si，其中，m1表示在上一个管理周期内信誉值增加的所有车辆的总数；m2表示在上一个管理周期内信誉值减少的所有车辆的总数；m3表示在上一个管理周期内信誉值不变的所有车辆的总数；

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于联盟链的5G车联网车辆信誉管理方法

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