CN111586107A - 一种车联网信息分发场景下基于属性的多方策略融合方法 - Google Patents

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CN111586107A CN202010288083.4A CN202010288083A CN111586107A CN 111586107 A CN111586107 A CN 111586107A CN 202010288083 A CN202010288083 A CN 202010288083A CN 111586107 A CN111586107 A CN 111586107A
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Abstract

本发明提供了一种车联网信息分发场景下基于属性的多方策略融合方法，解决了交通信息服务无法有效制定合适分发策略的问题，包括以下步骤：S1.系统初始化属性集合以及策略制定者群体的置信度集合；S2.路侧单元对策略制定者群体制定的策略进行预处理，统一策略格式；S3.路侧单元通过匹配各策略筛选出冲突子策略和未冲突子策略，分别统一冲突子策略中的属性数量；S4.路侧单元根据策略制定者群体的置信度以及各冲突属性取值进行多方策略融合形成融合子策略；S5.路侧单元将未冲突子策略与融合子策略合并形成融合后的访问控制策略，并根据所述的访问控制策略进行消息加密，将加密后的密文信息广播至消息接收者。本发明的方法有效提高了信息广播分发的精准性。

Description

一种车联网信息分发场景下基于属性的多方策略融合方法
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，尤其是涉及一种车联网信息分发场景下基于属性的多方策略融合方法。
背景技术
车联网(Vehicular Ad Hoc Network，VANET)是物联网在智能交通领域的重要分支，以改善交通安全状况、提高运输效率、方便人们出行为主要目标，受到了学术界和工业届的广泛关注。在车联网中，通常采用合适的信息分发方式，将服务数据推送至特定车辆，从而实现智能交通管控、车辆智能控制等目的。
在车联网中，交通服务中的信息分发主要采用广播形式。由于无线网络开放的特点，传输数据在链路中容易被窃听、篡改等，这严重侵犯驾驶人隐私、危害公共交通安全。为此，许多学者将基于属性的访问控制引入车联网信息分发场景中，例如Safi Q G K于2018年发表在《Computer standards&interfaces》上的论文“Cloud-based security andprivacy-aware information dissemination over ubiquitous VANETs”中远程中心通过制定基于属性的策略，实现信息的安全分发。
公开号为CN108696493A的中国发明专利申请公开了一种车联网中身份认证及消息分发系统及方法，提供了一种基于身份签名、属性加密技术，高效身份认证和细粒度访问控制的车联网中身份认证及消息分发系统及方法。其中，可信中心端根据消息指定访问控制策略并进行加密，通过路边单元对密文进行广播。然而，交通信息服务往往与实时交通流密切相关，由于感知能力有限，往往无法有效制定合适的分发策略。车联网中其他节点可以有效弥补感知能力的缺失。因此，如何提高车联网信息分发场景中策略的精准性，有效融合多方策略成为一个亟需解决的问题。
发明内容
本发明提供了一种车联网信息分发场景下基于属性及策略制定者群体置信度的多方策略融合方法，提高了信息的可信度，有效提高信息广播分发的精准性。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种车联网信息分发场景下基于属性的多方策略融合方法，包括以下步骤：
S1.系统初始化属性集合以及策略制定者群体的置信度集合；
S2.路侧单元对策略制定者群体制定的策略进行预处理，统一策略格式；
S3.路侧单元通过匹配各策略筛选出冲突子策略和未冲突子策略，分别统一冲突子策略中的属性数量用于融合；
S4.路侧单元根据策略制定者群体的置信度以及冲突子策略中的各冲突属性取值进行多方策略融合形成融合子策略；
S5.路侧单元将未冲突子策略与融合子策略合并形成融合后的访问控制策略，并根据所述的的访问控制策略进行消息加密，将加密后的密文信息广播至消息接收者。
所述的离散属性例如车辆类型、生产厂商、行驶路段等。
所述的连续值域属性例如车辆速度、时间等。
所述的步骤S1系统初始化属性集合以及策略制定者群体的置信度集合，具体如下：
可信中心初始化属性集合Attr以及策略制定者群体的置信度集合ρSet；
所述的属性集合包含若干个属性attr，每个attr包含属性名和值域；
所述的策略制定者群体共有n个策略制定者；第j个策略制定者的置信度为ρj，其中，所述的0≤ρj≤1；所述的n为非0正整数；j为整数且1≤j≤n。
所述的策略制定者群体为路侧单元、消息发送者或远程中心。
所述的步骤S2.路侧单元对策略制定者群体制定的策略进行预处理，统一策略格式，具体如下：
S21.策略制定者群体制定策略并发送至路侧单元；
S22.路侧单元对策略进行预处理，统一策略格式为：
Figure BDA0002448883470000021
其中，所述的m为策略中子策略的个数，m为非0正整数；
所述的∧attr为子策略subPol的具体形式，∧表示逻辑“与”；∨表示逻辑“或”。
所述的S3.路侧单元通过匹配各策略筛选出冲突子策略和未冲突子策略，分别统一冲突子策略中的属性数量用于融合，具体如下：
S31.路侧单元将每个策略中的每个子策略与其余策略进行匹配，对于无法完全匹配的子策略，则所有策略中相应的子策略组成冲突子策略组；否则，为未冲突子策略组；
S32.路侧单元分别统一各个冲突子策略组中冲突子策略的属性数量，对于缺乏部分属性的冲突子策略，以∧attr的形式增加该属性，该属性的取值为其值域；冲突子策略组中无法完全匹配的属性为冲突属性。
所述的冲突属性为冲突离散属性或冲突连续值域属性。
所述的部分属性为未在该冲突子策略中出现，而在其他相应的冲突子策略中出现的属性。
所述的步骤S4.路侧单元根据策略制定者群体的置信度以及冲突子策略中的各冲突属性取值进行多方策略融合形成融合子策略，具体如下：
S41.路侧单元判断冲突属性是否为离散属性，若是，则进入步骤S42；否则，进入步骤S43；
S42.路侧单元首先计算冲突离散属性中各取值的置信度
Figure BDA0002448883470000022
将置信度最高的取值作为融合子策略中该属性的取值，然后，进入步骤S45；
Figure BDA0002448883470000023
其中，
Figure BDA0002448883470000024
为冲突属性中第h个属性取值上的置信度；
n为策略制定者的数最；h为非0正整数；
Figure BDA0002448883470000031
为第j个策略制定者在第h个属性取值上的置信度；
所述的
Figure BDA0002448883470000032
的计算公式如下：
Figure BDA0002448883470000033
S43.路侧单元将冲突连续值域属性的值域离散化为K个子区间，计算各子区间的最终取值长度
Figure BDA0002448883470000034
Figure BDA0002448883470000035
其中，n为策略制定者的数量，k为整数且1≤k≤K；
Figure BDA0002448883470000036
为第j个策略制定者在第k个子区间的取值长度；
ωj为第j个策略制定者在该属性的置信权重，计算公式为：
Figure BDA0002448883470000037
S44.路侧单元计算取值小于
Figure BDA0002448883470000038
的属性范围置信度
Figure BDA0002448883470000039
计算取值大于
Figure BDA00024488834700000310
的属性范围置信度
Figure BDA00024488834700000311
Figure BDA00024488834700000312
Figure BDA00024488834700000313
其中，所述的
Figure BDA00024488834700000314
为第k个子区间左端点的属性取值，
Figure BDA00024488834700000315
为第k个子区间右端点的属性取值，并且
Figure BDA00024488834700000316
小于
Figure BDA00024488834700000317
n为策略制定者个数；
Figure BDA00024488834700000318
为第j个策略制定者在第k个子区间上的置信度；
所述的
Figure BDA00024488834700000319
的计算公式如下：
Figure BDA00024488834700000320
当时，
Figure BDA00024488834700000321
选择端点L为范围边界，否则选择端点R为范围边界，该值域子区间的取值范围为：
Figure BDA00024488834700000322
最终合并各个子区间，作为融合子策略中该属性的取值，进入步骤S45；
S45.判断是否每个冲突子策略组均完成融合，若是，则进入步骤S5.，否则，进入步骤S41。
本发明提供的多方策略融合方法还包括步骤S6.消息接收者接收到路侧单元广播的密文信息，利用自己的属性密钥尝试解密，若其属性满足访问控制策略，即能够成功解密。
本发明的有益效果主要体现在：
本发明通过引入多方策略融合，通过检测策略冲突，并调整冲突属性的取值，从而制定出更为精准的策略，有效提高车联网信息分发的质量。
附图说明
图1为本发明信息分发场景示意图。
图2为本发明方法流程示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例1：一种基于策略融合的信息安全分发方法
S1.系统初始化属性集合以及策略制定者群体的置信度集合。
可信中心初始化属性集合Attr.本实施例中，具有三种属性attr，分别为：
属性名为速度，值域为[0km/h，200km/h]，则速度属性为“速度：[0km/h，200km/h]”。
属性名为车辆类型，值域为[出租车，公交车，私家车，货车]，则车辆类型属性为“车辆类型：[出租车，公交车，私家车，货车]”。
属性名为路段名，值域为[路段A，路段B，路段C，路段D]，则路段属性为“路段：[路段A，路段B，路段C，路段D1”。
可信中心初始化策略制定者群体的置信度集合ρSet。
本实施例中策略制定者有两个，即n＝2，分别为消息发送者和路侧单元；
第一个策略制定者为消息发送者，置信度为0.5，ρj＝1＝0.5；
第二个策略制定者为路侧单元，置信度为0.6，ρj＝2＝0.6；
置信度集合ρSet为“消息发送者：0.5；路侧单元：0.6”。
S2.路侧单元对策略制定者群体制定的策略进行预处理，统一策略格式。
S21.策略制定者群体制定策略并发送至路侧单元。
本实施例中消息发送者制定策略并发送至路侧单元，路侧单元自身也制定策略。
S22.路侧单元对策略进行预处理，统一策略格式为
Figure BDA0002448883470000041
本实施例中消息发送者制定策略为“pol消息发送者＝(出租车∧路段A)∨(公交车∧路段B)∨(出租车)∨(公交车∧速度∈[40，60])”。
路侧单元制定策略为“pol路侧单元：“(出租车^路段A)∨(公交车^路段C)∨(出租车∧速度∈[20，30])∨(公交车∧速度∈[30，50])”。
S3.路侧单元通过匹配各策略筛选出冲突子策略和未冲突子策略，分别统一冲突子策略中的属性数量用于融合。
S31.路侧单元将每个策略中的每个子策略与其余策略进行匹配，对于无法完全匹配的子策略，则所有策略中相应的子策略组成冲突子策略组；否则，为未冲突子策略组。
本实施例中：路侧单元将pol消息发送者和pol路侧单元进行匹配，存在三组冲突子策略组，分别为：
组1：subpol消息发送者：(公交车∧路段B)，subpol路侧单元：(公交车∧路段C)；
组2：subpol消息发送者：(出租车)，subpol路侧单元：(出租车∧速度∈[20，30])；
组3：subpol消息发送者：(公交车∧速度∈[40，60])，subpol路侧单元：(公交车∧速度∈[30，50])。
S32.路侧单元分别统一各个冲突子策略组中冲突子策略的属性数量，对于缺乏部分属性的冲突子策略，以∧attr的形式增加该属性，该属性的取值为其值域；冲突子策略组中无法完全匹配的属性为冲突属性。
本实施例中：组1中冲突子策略中均有“路段名”这一属性，但其取值为不同，则均保持不变。
组2中subpol消息发送者：(出租车)，subpol路侧单元：(出租车∧速度∈[20，30])，
则修改subpol消息发送者：为(出租车∧速度∈[0，150])”，其中“[0，150]”是速度的值域。
S4.路侧单元根据策略制定者群体的置信度以及冲突子策略中的各冲突属性取值进行多方策略融合形成融合子策略。
S41.路侧单元判断冲突属性是否为离散属性，若是，则进入步骤S42；否则，进入步骤S43。
组1中冲突属性为路段名，为离散属性，进入S42；
组2中冲突属性为速度，为连续值域属性，进入S43；
组3中冲突属性为速度，为连续值域属性，进入S43。
S42.路侧单元首先计算冲突离散属性中各取值的置信度
Figure BDA0002448883470000051
将置信度最高的取值作为融合子策略中该属性的取值，然后，进入步骤S45。
组1：subpol消息发送者：(公交车∧路段B)，subpol路侧单元：(公交车∧路段C)。
冲突属性路段名的取值为“路段B”时，第1个策略制定者消息发送者的冲突属性中包含该取值，因此
Figure BDA0002448883470000052
第2个策略制定者路侧单元的冲突属性中未包含该取值，因此
Figure BDA0002448883470000053
因此，置信度为
Figure BDA0002448883470000054
同理，冲突属性路段名的取值为“路段C”时，置信度为
Figure BDA0002448883470000055
“路段A”的置信度为0，“路段B”的置信度为0.25，“路段C”的置信度为0.3，“路段D”的置信度为0，最终该属性的取值为“路段C”，得到融合子策略为“公交车∧路段C”。
S43.路侧单元将冲突连续值域属性的值域离散化为K个子区间，计算各子区间的最终取值长度
Figure BDA0002448883470000056
以组3为例，将针对组3中的冲突属性速度，按照等宽法进行离散化，每个区间的长度为10。
策略制定者消息发送者在该冲突属性上的取值为“[40，60]”。
策略制定者路侧单元在该冲突属性上的取值为“[30，50]”。
以“[30，40]”为例，首先计算策略制定者在该属性的置信权重：
Figure BDA0002448883470000061
然后，计算子区间的最终取值长度
Figure BDA0002448883470000062
两个冲突属性在区间“[30，40]”上的取值长度分别为0和10。调整后的值域长度：
Figure BDA0002448883470000063
S44.路侧单.元计算取值小于
Figure BDA0002448883470000064
的属性范围置信度
Figure BDA0002448883470000065
计算取值大于
Figure BDA0002448883470000066
的属性范围置信度
Figure BDA0002448883470000067
Figure BDA0002448883470000068
因此选择右端点R为范围边界；该值域子区间的取值范围为[34.55，40]。
最终合并各个子区间，此时的属性取值为“[34.55，54.55]”，得到融合子策略为“出租车∧速度∈[34.55，54.55]”。
S45.判断是否每个冲突子策略组均完成融合，若是，则进入步骤S5.，否则，进入步骤S41。
S5.路侧单元将未冲突子策略与融合子策略合并形成融合后的访问控制策略，并根据所述的的访问控制策略进行消息加密，将加密后的密文信息广播至消息接收者。
融合后的访问控制策略polc为(出租车^路段A)∨(公交车^路段C)∨(出租车^速度∈[20，30])∨(公交车∧速度∈[34.55，54.55])。
S6.消息接收者接收到路侧单元广播的密文信息，利用自己的属性密钥尝试解密，若其属性满足访问控制策略，即能够成功解密。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
尽管本文较多地使用了策略制定者、路侧单元、可信中心等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。

Claims (8)

1.一种车联网信息分发场景下基于属性的多方策略融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.系统初始化属性集合以及策略制定者群体的置信度集合；
S2.路侧单元对策略制定者群体制定的策略进行预处理，统一策略格式；
S3.路侧单元通过匹配各策略筛选出冲突子策略和未冲突子策略，分别统一冲突子策略中的属性数量用于融合；
S4.路侧单元根据策略制定者群体的置信度以及冲突子策略中的各冲突属性取值进行多方策略融合形成融合子策略；
S5.路侧单元将未冲突子策略与融合子策略合并形成融合后的访问控制策略，并根据所述的的访问控制策略进行消息加密，将加密后的密文信息广播至消息接收者。
2.根据权利要求1所述的多方策略融合方法，其特征在于，所述的步骤S1.系统初始化属性集合以及策略制定者群体的置信度集合，具体如下：
可信中心初始化属性集合Attr以及策略制定者群体的置信度集合ρSet；
所述的属性集合包含若干个属性attr，每个attr包含属性名和值域；
所述的策略制定者群体共有n个策略制定者；第j个策略制定者的置信度为ρj，其中，所述的0≤ρj≤l；所述的n为非0正整数：j为整数且1≤j≤n。
3.根据权利要求2所述的多方策略融合方法，其特征在于，所述的策略制定者群体为路侧单元、消息发送者或远程中心。
4.根据权利要求1所述的多方策略融合方法，其特征在于，所述的步骤S2.路侧单元对策略制定者群体制定的策略进行预处理，统一策略格式，具体如下：
S21.策略制定者群体制定策略并发送至路侧单元；
S22.路侧单元对策略进行预处理，统一策略格式为：
Figure FDA0002448883460000011
其中，所述的m为策略中子策略的个数，m为非0正整数；
所述的∧attr为子策略subPol的具体形式，∧表示逻辑“与”；∨表示逻辑“或”。
5.根据权利要求1所述的多方策略融合方法，其特征在于，所述的S3.路侧单元通过匹配各策略筛选出冲突子策略和未冲突子策略，分别统一冲突子策略中的属性数量用于融合，具体如下：
S31.路侧单元将每个策略中的每个子策略与其余策略进行匹配，对于无法完全匹配的子策略，则所有策略中相应的子策略组成冲突子策略组；否则，为未冲突子策略组；
S32.路侧单元分别统一各个冲突子策略组中冲突子策略的属性数量，对于缺乏部分属性的冲突子策略，以∧attr的形式增加该属性，该属性的取值为其值域；冲突子策略组中无法完全匹配的属性为冲突属性。
6.根据权利要求5所述的多方策略融合方法，其特征在于，所述的冲突属性为冲突离散属性或冲突连续值域属性。
7.根据权利要求5或6所述的多方策略融合方法，其特征在于，所述的步骤S4.路侧单元根据策略制定者群体的置信度以及冲突子策略中的各冲突属性取值进行多方策略融合形成融合子策略，具体如下：
S41.路侧单元判断冲突属性是否为离散属性，若是，则进入步骤S42；否则，进入步骤S43；
S42.路侧单元首先计算冲突离散属性中各取值的置信度
Figure FDA0002448883460000021
将置信度最高的取值作为融合子策略中该属性的取值，然后，进入步骤S45；
Figure FDA0002448883460000022
其中，
Figure FDA0002448883460000023
为冲突属性中第h个属性取值上的置信度；
n为策略制定者的数量；h为非0正整数；
Figure FDA0002448883460000024
为第j个策略制定者在第h个属性取值上的置信度；
所述的
Figure FDA0002448883460000025
的计算公式如下：
Figure FDA0002448883460000026
S43.路侧单元将冲突连续位域属性的值域离散化为K个子区间，计算各子区间的最终取值长度
Figure FDA0002448883460000027
Figure FDA0002448883460000028
其中，n为策略制定者的数量，k为整数且.1≤k≤K；
Figure FDA0002448883460000029
为第j个策略制定者在第k个子区间的取值长度；
ωj为第j个策略制定者在该属性的置信权重，计算公式为：
Figure FDA00024488834600000210
S44.路侧单元计算取值小于
Figure FDA00024488834600000211
的属性范围置信度
Figure FDA00024488834600000212
计算取值大于
Figure FDA00024488834600000213
的属性范围置信度
Figure FDA00024488834600000214
Figure FDA00024488834600000215
Figure FDA00024488834600000216
其中，所述的
Figure FDA00024488834600000217
为第k个子区间左端点的属性取值，
Figure FDA00024488834600000218
为第k个子区间右端点的属性取值，并且
Figure FDA00024488834600000219
小于
Figure FDA00024488834600000220
n为策略制定者个数；
Figure FDA00024488834600000221
为第j个策略制定者在第k个子区间上的置信度；
所述的
Figure FDA00024488834600000222
的计算公式如下：
Figure FDA00024488834600000223
当时，
Figure FDA00024488834600000224
选择端点L为范围边界，否则选择端点R为范围边界，该值域子区间的取值范围为：
Figure FDA0002448883460000031
最终合并各个子区间，作为融合子策略中该属性的取值，进入步骤S45；
S45.判断是否每个冲突子策略组均完成融合，若是，则进入步骤S5.，否则，进入步骤S41。
8.根据权利要求1所述的多方策略融合方法，其特征在于，还包括步骤S6.消息接收者接收路侧单元广播的密文信息，利用自己的属性密钥尝试解密，若其属性满足访问控制策略，即能够成功解密。
CN202010288083.4A 2020-04-13 2020-04-13 一种车联网信息分发场景下基于属性的多方策略融合方法 Active CN111586107B (zh)

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