CN111447177A - 一种基于区块链的车联网信任管理方法 - Google Patents

一种基于区块链的车联网信任管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于区块链的车联网信任管理方法，首先计算接收到的关于事件的车辆信息可信度，利用车辆信息可信度为每一事件判断发生概率，并为发送信息生成评级，将车辆信息评级上载到附近的RSU；RSU调用部署在区块链上的智能合约中的信誉值更新方法计算车辆信誉值，将计算好的车辆信誉值和收集的评级信息全部打包到区块中；通过PoW和PoS相结合的共识机制，保证车辆信誉值具有更大变化的RSU作为矿工节点，发布区块；其他RSU重新使用智能合约的信誉值更新方法对发布区块中的评级重新计算，若大多数节点的计算结果与发布区块中的数据一致，则将发布块发布到区块链，实现车联网信任管理。本发明保障了数据安全性，提高了车联网中事件判断的准确性。

Description

一种基于区块链的车联网信任管理方法
技术领域
本发明属于物联网技术领域，具体涉及一种基于区块链的车联网信任管理方法。
背景技术
车联网主要指车辆上的车载传感器通过无线通信进行车辆的动态信息传送，并利用其中的有效信息进行计算，从而为车辆提供不同的功能服务，例如提供道路信息、天气信息、交通事故信息等。随着汽车数量和质量的稳定增长和计算机的快速发展，车辆自动化过程大幅推进。由于车联网的分布式网络架构、车辆的高移动性与广泛性，车辆的通信信息更易遭受恶意攻击而产生错误，车联网中的网络安全问题日益凸显。为实现车辆传输信息的可信度计算，提高接收信息的事件判断准确性，车联网中的信任管理与数据安全问题显得尤为重要。
现有方法大多没有考虑到例如篡改数据等针对车辆和RSU的恶意攻击，未涉及车联网安全问题。或者忽视了车辆遭受攻击而产生的发送信息不准确与车辆间信息传输的数据安全性问题。由于缺乏信息可信度的判断与相应发布区块的选择与验证，车联网中的信息准确性较低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于区块链的车联网信任管理方法，解决了现有技术中车联网边缘计算易受恶意攻击、车联网无法满足区块链共识机制所需的大量计算资源、传统密码管理系统不适用于车联网的问题。
本发明采用以下技术方案：
一种基于区块链的车联网信任管理方法，首先计算接收到的关于事件的车辆信息的可信度，利用所获得的所有车辆信息的可信度为每一事件判断发生概率，并为发送信息生成评级，将车辆信息评级上载到附近的RSU；RSU调用部署在区块链上的智能合约中的信誉值更新方法来计算车辆的信誉值，并将计算好的车辆信誉值和收集到的评级信息全部打包到区块中；通过PoW和PoS相结合的共识机制，保证车辆信誉值具有更大变化的RSU作为矿工节点，发布区块；其他RSU重新使用智能合约的信誉值更新方法对发布区块中的评级重新计算，若超过阈值比例的RSU的计算结果与发布区块中的数据一致，则将发布块发布到区块链，实现车联网信任管理。
具体的，包括以下步骤：
S1、查询车辆向附近车辆发送查询事件信息及附近车辆回应事件信息；查询车辆根据回应车辆与事件的距离及其在RSU中的信誉值计算每一辆回应车辆所回应信息的可信度；
S2、查询车辆将步骤S1中关于同一事件的回应信息可信度划分到同一可信度集合；通过可信度集合按照贝叶斯推断的方法计算事件的发生概率；若事件的发生概率超过预设阈值，认为其发生，否则认为不发生；
S3、计算并上传评价等级；
S4、RSU根据回应车辆ID将步骤S3中的车辆等级信息分组并存储；利用加权聚合的评分汇总方法，将评分等级累计总和并映射到0到1，作为车辆信誉值；
S5、惩罚恶意评级车辆；
S6、使用区块链存储算法，将步骤S4中信誉值更新方法写入智能合约并部署在区块链上，在RSU需要时调用；
S7、区块打包及发布；
S8、区块的验证及上链。
进一步的，步骤S1中，车辆j发送的信息的可信度cj计算如下
Figure BDA0002397476830000031
其中，rj表示在RSU中查询的车辆j的信誉值，e是自然常数，dj是车辆j与可以获取的事件E在GPS定位下的位置距离，ω1是用于控制计算中dj的权重系数。
进一步的，步骤S2中，可能发生事件E的最终概率P(e|C)计算如下：
Figure BDA0002397476830000032
其中，e和
Figure BDA0002397476830000033
表示事件E的正负状态，C表示可信度集，cj是车辆j发送的信息的可信度。
进一步的，步骤S3中，若查询车辆判定信息为积极，初始等级设为+1；若查询车辆判定信息为消极，初始等级设为-1；如果查询车辆不具有事件真实结果，车辆信息的最终等级为其初始等级与步骤S2中事件的发生概率乘积；如果查询车辆具有事件的真实结果，车辆信息的最终等级为初始等级；查询车辆将车辆评价等级上传至RSU，并使用自己的私钥进行数字签名。
进一步的，步骤S5中，若步骤S4中的计算的最终车辆信誉值与其信息等级正负不一致，则认为该信息等级为恶意的，并且将发送该评价该信息的车辆声誉值降低。
进一步的，步骤S6中，更新后车辆j的信誉值rj为：
Figure BDA0002397476830000041
其中，o'j为最近一次车辆j的等级总和，ω4是用于调整信誉值变化率的参数。
更进一步的，最近一次车辆j的等级总和o'j具体为：
Figure BDA0002397476830000042
Figure BDA0002397476830000043
其中，ri表示评价车辆j信息等级的车辆i的信誉值，
Figure BDA0002397476830000044
表示由车辆i给出的从车辆j发送到车辆i的等级，N表示从车辆j发出的信息的评价等级数目；oj表示前一时刻的车辆j的等级总和，ω2和ω3表示权重参数，ω2＜ω3表示惩罚强度高于奖励强度。
进一步的，步骤S7中，RSU将计算的最终车辆的信誉值和信息的评分等级打包到区块中；通过使用PoW和PoS结合的共识机制优先更新信誉值变化较大的车辆，使得具有较大信誉值变化的RSU有权利发布区块。
进一步的，步骤S8中，其他RSU在接收到步骤S7中的发布区块后，重新调用智能合约对区块中的评价等级进行信誉值计算，若计算结果与发布块中一致的RSU比例超过阈值，则接受该发布块更新区块链，并且该区块将被添加到区块链上。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
本发明一种基于区块链的车联网信任管理方法，将区块链技术应用于车联网场景进行数据存储和共享，保障了数据的安全性；同时，实现了车辆接收信息的可信度判断，提出的车辆信誉值更新方法，能够很好的限制恶意车辆；在车联网信任管理中，所设计的结合PoW和PoS的共识机制为信誉值变化较大的车辆进行优先更新，为发布区块的选择提供了新思路。
进一步的，在S1中实现了车辆接收信息的可信度判断，为判断事件发生概率提供了计算数据。
进一步的，在S2中利用S1中的信息可信度计算事件发生概率，降低了低可信度信息的影响，使得信息判断更加准确。
进一步的，在S3中设置的评价等级，能够使更具有实际价值的车辆信息参与到车辆信誉值的计算之中，更符合实际情况。
进一步的，在S4中车辆信誉值更新算法能够实时更新车辆信誉值，从而提升信誉值价高的车辆的信息可信度，降低甚至忽略信誉值较低的车辆信息的可信度。
进一步的，惩罚恶意评级车辆，降低其车辆信誉值，限制了恶意车辆在车联网中的影响。
进一步的，将信誉值更新算法写入智能合约部署在区块链上，能够利用区块链特性防止针对算法的恶意攻击，提高RSU在计算信誉值时的效率，并且可作为验证发布块数据安全的手段。
进一步的，使用PoW与PoS结合的共识机制优先更新信誉值变化较大的车辆，能够确定更具准确性与影响力的区块作为发布块。
进一步的，采用再次调用智能合约中信誉值更新算法的机制确定发布块数据的的正确性，保障了上链数据的安全可靠。
综上所述，本发明将区块链技术应用于车联网的信任管理中，解决了车联网中车辆与RSU中的数据与算法易受恶意攻击的问题，保障了数据安全性，提高了车联网中事件判断的准确性，更具有应用价值。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为区块结构；
图3为事件判断准确率仿真结果图；
图4为发送恶意事件信息车辆抑制效果仿真图；
图5为发送恶意评级信息车辆抑制效果仿真图；
图6为系统延迟仿真结果图。
具体实施方式
本发明提供了一种基于区块链的车联网信任管理方法，以车辆均在中央政府机构注册，每辆车具有专有的公有和私有密钥且已接入车联网为前提，建立评级机制以降低系统中发送恶意信息的车辆的信誉值，使用结合PoW和PoS的共识机制更新车辆信息，利用区块链技术防止RSU中的数据篡改，最终达到有效防止车联网中针对车辆与RSU的恶意攻击，提高车辆事件判断准确性的目的。
本发明一种基于区块链的车联网信任管理方法，基于信誉值的信任管理与基于区块链的数据存储系统。首先计算接收到的关于事件的车辆信息的可信度，利用所获得的所有车辆信息的可信度为每一事件判断发生概率，并为发送信息生成评级，将车辆信息评级上载到附近的RSU。RSU调用部署在区块链上的智能合约中的信誉值更新方法来计算车辆的信誉值，并将计算好的车辆信誉值和收集到的评级信息全部打包到区块中。通过PoW和PoS相结合的共识机制，保证车辆信誉值具有更大变化的RSU作为矿工节点，发布区块。其他RSU重新使用智能合约的信誉值更新方法对发布区块中的评级重新计算，若超过阈值比例的RSU的计算结果与发布区块中的数据一致，则将发布块发布到区块链。具体步骤如下：
S1、计算信息可信度
查询车辆向附近车辆发送查询事件信息及附近车辆回应事件信息；查询车辆根据回应车辆与事件的距离及其在RSU中的信誉值计算每一辆回应车辆所回应信息的可信度。
车辆信息可信度计算公式：
Figure BDA0002397476830000071
其中，cj表示车辆j发送的信息的可信度，rj表示在RSU中查询的车辆j的信誉值，e是自然常数，dj是车辆j与可以获取的事件E在GPS定位下的位置距离，ω1是用于控制计算中dj的权重系数。
S2、计算事件发生概率
查询车辆将步骤S1中关于同一事件的回应信息可信度划分到同一可信度集合；通过可信度集合按照贝叶斯推断的方法计算事件的发生概率；若事件的发生概率超过预设阈值，认为其发生，否则认为不发生。
可能发生事件E的最终概率P(e|C)计算如下：
Figure BDA0002397476830000072
其中，e和
Figure BDA0002397476830000073
表示事件E的正负状态，C表示可信度集，cj是车辆j发送的信息的可信度。
S3、计算并上传评价等级
若查询车辆判定信息为积极，初始等级设为+1；若查询车辆判定信息为消极，初始等级设为-1；如果查询车辆不具有事件真实结果，车辆信息的最终等级为其初始等级与步骤S2中事件的发生概率乘积；如果查询车辆具有事件的真实结果，车辆信息的最终等级为初始等级；查询车辆将车辆评价等级上传至RSU，并使用自己的私钥进行数字签名。
S4、计算车辆信誉值
RSU根据回应车辆ID将步骤S3中的车辆等级信息分组并存储；利用加权聚合的评分汇总方法，将评分等级累计总和并映射到0到1，作为车辆信誉值。
车辆j的信息等级变化总和Δoj具体为：
Figure BDA0002397476830000081
最近一次车辆j的等级总和o'j具体为：
Figure BDA0002397476830000082
更新后车辆j的信誉值rj具体为：
Figure BDA0002397476830000083
其中，ri表示评价车辆j信息等级的车辆i的信誉值，
Figure BDA0002397476830000084
表示由车辆i给出的从车辆j发送到车辆i的等级，N表示从车辆j发出的信息的评价等级数目；oj表示前一时刻的车辆j的等级总和，ω2和ω3表示权重参数，ω2＜ω3表示惩罚强度高于奖励强度，ω4是用于调整信誉值变化率的参数。
S5、惩罚恶意评级车辆
若步骤S4中的计算的最终车辆信誉值与其信息等级正负不一致，则认为该信息等级为恶意的，并且将发送该评价该信息的车辆声誉值降低。
S6、使用区块链存储算法
将步骤S4中信誉值更新方法写入智能合约并部署在区块链上，在RSU需要时调用。
S7、区块打包及发布
RSU将计算的最终车辆的信誉值和信息的评分等级打包到区块中；通过使用PoW和PoS结合的共识机制优先更新信誉值变化较大的车辆，使得具有较大信誉值变化的RSU有权利发布区块。
挖掘计算如下：
Hash(Header)≤Dk
其中，Dk是RSUk的挖掘难度值，具体计算公式为
Figure BDA0002397476830000091
Figure BDA0002397476830000092
Figure BDA0002397476830000093
Figure BDA0002397476830000094
其中，
Figure BDA0002397476830000095
是RSUk中每辆车的加权平均等级变化，Gj是RSUk中车辆j的等级组，Ok表示RSUk中所有车辆的
Figure BDA0002397476830000096
的绝对值之和，NM表示Dk的总位数，NZ表示Dk开头中连续的零的个数。
S8、区块的验证及上链
其他RSU在接收到步骤S7中的发布区块后，重新调用智能合约对区块中的评价等级进行信誉值计算，若RSU的计算结果与发布块中一致的RSU比例超过阈值，则接受该发布块更新区块链，并且该区块将被添加到区块链上。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明在以太坊平台上进行了系统仿真实验，模拟了车联网的真实环境，包括良性车辆和RSU，以及发送虚假信息的恶意车辆和发布虚假区块的恶意RSU。
实验使用20辆车作为信息接收车辆，每辆车从不同的10辆车接收信息。调整10辆车中发送虚假信息的恶意车辆比例进行多次实验，实验结果如图3所示。
结果发现恶意车辆比例越低，车辆接收信息判断事件的准确性越高，符合实际情况，且当恶意车辆比例为60％时，事件判断准确性仍能达到70％，远大于传统算法。由此，本发明中根据车辆与事件距离及车辆的信誉值所计算的信息可信度能够提升车辆对时间判断的准确性。
此外实验使用两组50辆车进行仿真，其中一组包含25辆会发送恶意事件信息的车辆，另一组包含25辆会发送恶意评级信息的车辆。
仿真结果分别如图4和图5所示，两组仿真实验均在9轮信誉值更新内清除了恶意车辆。实验表明本发明可在车联网中有效限制恶意车辆。
在本发明中，车辆信誉值更新的时延主要取决于RSU根据共识机制挖掘所需要的时间，实验中本发明采用的PoW与PoS结合共识机制的挖掘时间随着RSU中所有车辆的等级变化绝对值之和增加而减小，相较于单一PoW机制的不变挖掘时间，PoW与PoS结合的共识机制更适合于实时变化的车联网，具体结果如图6所示。
综上所述，本发明一种基于区块链的车联网信任管理方法，可帮助车辆实现接收信息的可信度计算，并提高车辆对事件判断的准确性。同时提供的车辆信誉更新算法在限制恶意车辆方面发挥了很好的作用。区块链技术的应用能够保障数据安全性。所设计的新的共识机制可以缩短挖掘时间以减少信任管理系统的时延。本发明在保障车联网的安全性和稳定性方面由巨大实际应用价值。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，首先计算接收到的关于事件的车辆信息的可信度，利用所获得的所有车辆信息的可信度为每一事件判断发生概率，并为发送信息生成评级，将车辆信息评级上载到附近的RSU；RSU调用部署在区块链上的智能合约中的信誉值更新方法来计算车辆的信誉值，并将计算好的车辆信誉值和收集到的评级信息全部打包到区块中；通过PoW和PoS相结合的共识机制，保证车辆信誉值具有更大变化的RSU作为矿工节点，发布区块；其他RSU重新使用智能合约的信誉值更新方法对发布区块中的评级重新计算，若超过阈值比例的RSU的计算结果与发布区块中的数据一致，则将发布块发布到区块链，实现车联网信任管理。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、查询车辆向附近车辆发送查询事件信息及附近车辆回应事件信息；查询车辆根据回应车辆与事件的距离及其在RSU中的信誉值计算每一辆回应车辆所回应信息的可信度；
S2、查询车辆将步骤S1中关于同一事件的回应信息可信度划分到同一可信度集合；通过可信度集合按照贝叶斯推断的方法计算事件的发生概率；若事件的发生概率超过预设阈值，认为其发生，否则认为不发生；
S3、计算并上传评价等级；
S4、RSU根据回应车辆ID将步骤S3中的车辆等级信息分组并存储；利用加权聚合的评分汇总方法，将评分等级累计总和并映射到0到1，作为车辆信誉值；
S5、惩罚恶意评级车辆；
S6、使用区块链存储算法，将步骤S4中信誉值更新方法写入智能合约并部署在区块链上，在RSU需要时调用；
S7、区块打包及发布；
S8、区块的验证及上链。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，步骤S1中，车辆j发送的信息的可信度cj计算如下
Figure FDA0002397476820000021
其中，rj表示在RSU中查询的车辆j的信誉值，e是自然常数，dj是车辆j与可以获取的事件E在GPS定位下的位置距离，ω1是用于控制计算中dj的权重系数。
4.根据权利要求2所述的基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，步骤S2中，可能发生事件E的最终概率P(e|C)计算如下：
Figure FDA0002397476820000022
其中，e和
Figure FDA0002397476820000023
表示事件E的正负状态，C表示可信度集，cj是车辆j发送的信息的可信度。
5.根据权利要求2所述的基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，步骤S3中，若查询车辆判定信息为积极，初始等级设为+1；若查询车辆判定信息为消极，初始等级设为-1；如果查询车辆不具有事件真实结果，车辆信息的最终等级为其初始等级与步骤S2中事件的发生概率乘积；如果查询车辆具有事件的真实结果，车辆信息的最终等级为初始等级；查询车辆将车辆评价等级上传至RSU，并使用自己的私钥进行数字签名。
6.根据权利要求2所述的基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，步骤S5中，若步骤S4中的计算的最终车辆信誉值与其信息等级正负不一致，则认为该信息等级为恶意的，并且将发送该评价该信息的车辆声誉值降低。
7.根据权利要求2所述的基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，步骤S6中，更新后车辆j的信誉值rj为：
Figure FDA0002397476820000031
其中，o'j为最近一次车辆j的等级总和，ω4是用于调整信誉值变化率的参数。
8.根据权利要求7所述的基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，最近一次车辆j的等级总和o'j具体为：
Figure FDA0002397476820000032
Figure FDA0002397476820000033
其中，ri表示评价车辆j信息等级的车辆i的信誉值，
Figure FDA0002397476820000034
表示由车辆i给出的从车辆j发送到车辆i的等级，N表示从车辆j发出的信息的评价等级数目；oj表示前一时刻的车辆j的等级总和，ω2和ω3表示权重参数，ω2＜ω3表示惩罚强度高于奖励强度。
9.根据权利要求2所述的基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，步骤S7中，RSU将计算的最终车辆的信誉值和信息的评分等级打包到区块中；通过使用PoW和PoS结合的共识机制优先更新信誉值变化较大的车辆，使得具有较大信誉值变化的RSU有权利发布区块。
10.根据权利要求2所述的基于区块链的车联网信任管理方法，其特征在于，步骤S8中，其他RSU在接收到步骤S7中的发布区块后，重新调用智能合约对区块中的评价等级进行信誉值计算，若计算结果与发布块中一致的RSU比例超过阈值，则接受该发布块更新区块链，并且该区块将被添加到区块链上。
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