Sybil攻击通过在网络内伪造多个身份,扰乱网络内节点间的通信,影响了车联网(Vehicular Ad hoc Networks,VANET)性能。为此,提出基于车辆行驶模型的Sybil攻击检测(VehicleDriving Pattern based Sybil Attack Detection,VDP-SAD)算法。VD...Sybil攻击通过在网络内伪造多个身份,扰乱网络内节点间的通信,影响了车联网(Vehicular Ad hoc Networks,VANET)性能。为此,提出基于车辆行驶模型的Sybil攻击检测(VehicleDriving Pattern based Sybil Attack Detection,VDP-SAD)算法。VDP-SAD算法依据Beacon消息为每辆车构建行驶模型矩阵(Driving Pattern Matrix,DPM),再计算DPM的特征值,利用特征值评估车辆行驶模型的相似性,检测Sybil攻击节点。仿真结果表明,VDP-SAD算法具有较高的检测率。展开更多
针对车联网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)安全相关的应用,确保通信实体满足信任要求是非常重要的任务。而多数安全应用属决策辅助系统,最终还是由人进行决策。为此,提出基于人为因素的车辆信任估计算法(Human factor consideratio...针对车联网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)安全相关的应用,确保通信实体满足信任要求是非常重要的任务。而多数安全应用属决策辅助系统,最终还是由人进行决策。为此,提出基于人为因素的车辆信任估计算法(Human factor consideration-based trust evaluation,HFTE)。HFTE算法通过在线社会网络(Online Social Networks,OSNs),估计驾驶员的忠诚。并融合车间信任和基于OSN-信任,综合地估计车辆的总体信任值。仿真结果表明,提出的HFET算法提高不忠诚节点的检测率。展开更多
文摘Sybil攻击通过在网络内伪造多个身份,扰乱网络内节点间的通信,影响了车联网(Vehicular Ad hoc Networks,VANET)性能。为此,提出基于车辆行驶模型的Sybil攻击检测(VehicleDriving Pattern based Sybil Attack Detection,VDP-SAD)算法。VDP-SAD算法依据Beacon消息为每辆车构建行驶模型矩阵(Driving Pattern Matrix,DPM),再计算DPM的特征值,利用特征值评估车辆行驶模型的相似性,检测Sybil攻击节点。仿真结果表明,VDP-SAD算法具有较高的检测率。
文摘针对车联网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)安全相关的应用,确保通信实体满足信任要求是非常重要的任务。而多数安全应用属决策辅助系统,最终还是由人进行决策。为此,提出基于人为因素的车辆信任估计算法(Human factor consideration-based trust evaluation,HFTE)。HFTE算法通过在线社会网络(Online Social Networks,OSNs),估计驾驶员的忠诚。并融合车间信任和基于OSN-信任,综合地估计车辆的总体信任值。仿真结果表明,提出的HFET算法提高不忠诚节点的检测率。
