文献类型：期刊文章

作　　者：陈蔚[1] 刘雪娇[1] 夏莹杰[2]

CHEN Wei;LIU Xue-jiao;XIA Ying-jie(Hangzhou Institute of Service Engineering,Hangzhou Normal University,Hangzhou 311121,China;College of Computer Science and Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China)

机构地区：[1]杭州师范大学杭州国际服务工程学院,浙江杭州311121 [2]浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027

出　　处：《浙江大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61873232);国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61702153);浙江省自然科学基金资助项目(LY19F020021).

年　　份：2020

卷　　号：54

期　　号：4

起止页码：722-731

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对车联网(VANETs)场景下存在的恶意车辆节点和虚假信息的问题,提出基于层次分析法(AHP)的车联网多因素信誉评价模型.该模型综合考虑车辆行为、消息、环境等因素对车辆节点信誉的影响,建立车辆信誉评价模型;面向多应用场景信息(安全行驶、交通管理、商业娱乐),使用层次分析法量化各因素及不同类型信息对车辆信誉的影响程度;基于反馈机制根据信息的不同类型进行车辆节点的信誉更新,实现车联网车辆的信誉评估.实验表明,该模型在恶意车辆节点达到25%的情况下,车辆决策正确率能够达到92%以上.该方案能够有效防止车辆接收虚假信息,准确检测出网络中的恶意车辆节点,提高车辆接收信息的可信度.

关 键 词：车联网(VANETs)  信誉评价模型  层次分析法(AHP)  恶意节点 多因素  

分 类 号：TP393] TN915[计算机类]