WO2020258060A2 - 一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型 - Google Patents

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    • H04L9/3255—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials involving digital signatures using group based signatures, e.g. ring or threshold signatures

Definitions

  • the invention relates to the technical fields of car networking communication security, and in particular to a blockchain-based car networking privacy protection trust model.
  • VANETs have been regarded as the infrastructure of intelligent transportation systems, which can improve traffic efficiency and ensure the safety of vehicles and pedestrians.
  • V2V vehicle-to-vehicle
  • V2I vehicle-to-infrastructure
  • RSU roadside unit
  • the internal attackers in the vehicular ad hoc network can not only obtain private information by analyzing all broadcast messages in the network and easily track the location of other vehicles, but also can forge messages, causing major safety risks to road traffic.
  • the trust management system can help the vehicle judge whether the received message is credible.
  • the existing trust management system is usually divided into two types: centralized and decentralized. In a centralized system, all execution processes are carried out on the central server, which may cause serious delays and is not suitable for the high service quality requirements of the vehicle-mounted ad hoc network. In a decentralized system, the trust management system is usually deployed in the roadside unit (RSU), but the RSU may be maliciously attacked. The attacker will wantonly tamper with the vehicle reputation information stored in the RSU, so how Effective provision of trust management services has also become an important issue that needs to be resolved.
  • RSU roadside unit
  • the present invention proposes a blockchain-based privacy protection trust model for the Internet of Vehicles to solve the privacy and trust issues between vehicles in an untrusted environment of the Internet of Vehicles.
  • the present invention adopts ring signature technology and pseudonym (public key address) to hide the ID of communication between vehicle users to ensure privacy between vehicles.
  • a blockchain-based privacy protection trust model for the Internet of Vehicles includes the following steps:
  • Step 1 The trusted authority center TA selects E k (x) as a symmetric encryption protocol that uses a key k to encrypt x, and the public key and private key of the symmetric encryption protocol are the same key, and at the same time selects or generates public parameters or objects;
  • Step 2 When the vehicle joins the vehicle ad hoc network for the first time, the reputation score is initialized; at the same time, the vehicle user uses his real identity ID to obtain his public-private key pair and pseudonym, that is, the public key address, from the trusted authority center TA;
  • Step 3 When a vehicle witnesses a traffic incident on the road, he will share this traffic message msg with other vehicles in the on-board ad hoc network, and call this vehicle the initiating vehicle; others around are witnesses to help prove The vehicle with the authenticity of the msg message is called the corroborating vehicle;
  • Step 4 After the initiating vehicle witnesses the traffic incident, in order to obtain feedback from other supporting vehicles on the message, and to ensure the reliability of the message, a request message RQP is generated;
  • Step 5 the initiating vehicle will be broadcast anonymously; after the supporting vehicle receives the information of the initiating vehicle, it will return the supporting message RPP and the cipher text information EM of whether the generated message is reliable, that is, whether the supporting vehicle is reliable or not Encrypted data of the message;
  • RSU adjacent roadside unit
  • Step 7 After the RSU receives the AGP of the initiating vehicle, it does the following:
  • Step 7-1 obtain ( ⁇ ID 1 , ⁇ 1 , m 1 , ⁇ 1 , ⁇ 1 >,..., ⁇ ID r , ⁇ r , m r , ⁇ r , ⁇ r >, msg, t) from AGP;
  • Step 7-2 for each ID i , calculate (h j is the content of the jth bit of H(ID), Y j is The content of bit j);
  • Step 8 RSU queries the reputation scores of the initiating vehicles and supporting vehicles in the blockchain maintained by the RSU. Based on the reputation scores, the RSU will calculate the reliability of the message msg;
  • RSU packs the updated information of the vehicle reputation score into blocks and broadcasts it to the consensus network;
  • Step 10 The RSU responsible for the consensus work in the vehicle ad hoc network carries out a consensus on the update of the vehicle reputation score. After the consensus phase is over, all RSUs record the new vehicle reputation score in the blockchain ledger maintained by themselves.
  • step 1 the public parameters or objects selected or generated in step 1 are as follows:
  • Step 1-1 select G as the additive group whose point is on the elliptic curve, q is the order of G, and g is the generator of G;
  • Step 1-2 select H as the hash function, H: ⁇ 0,1 ⁇ * ⁇ 0,1 ⁇ n , that is, map an arbitrary length of 0,1 data set to a 0,1 data set of length n;
  • Step 1-4 generate To manage the private key vector, To manage the public key vector.
  • step 2 specifically includes the following sub-steps:
  • Step 2-1 TA initializes the reputation score of the vehicle as R (0 ⁇ R ⁇ 1);
  • the public key address addrpk H(sk ID ); the private key of the vehicle user is stored in the TA and is not publicly disclosed; the public and private key pair of the vehicle user is used in the signature, and the public key address, namely the pseudonym, is used in the blockchain;
  • Step 2-3 all roadside units (RSU) in the vehicle ad hoc network store the pseudonym addrpk and reputation score R of the vehicle into the blockchain maintained by themselves.
  • step 4 specifically, to ensure the reliability of the message, perform the following operations to generate the request message RQP:
  • Step 4-1 generate a ring signature to protect the privacy of the initiating vehicle.
  • Step 4-3 for each ID i ⁇ S', calculate h j is the content of the jth bit of H(ID), and Y j is The content of the j-th bit;
  • Step 4-4 for each ID i ⁇ S', generate Means from A set of integers of arbitrary length with order q, randomly selected elements in the set are assigned to ⁇ i , and ⁇ i is used as the index of ID i ;
  • Step 4-5 calculate the EC-Elgamal signature for each ID i ⁇ S'; generate a i , Means from A set of integers of arbitrary length with order q, randomly select elements in the set and assign values to a i and b i , calculate
  • ⁇ i a i ⁇ g+b i ⁇ PK i
  • m i a i ⁇ ⁇ i.
  • step 5 specifically includes the following sub-steps:
  • Step 5-1 supporting the vehicle to obtain the information (msg, r, t, ⁇ ) in the request message RQP;
  • Step 5-2 generate And ⁇ does not belong to the set ⁇ 1 ,..., ⁇ rt ⁇ , as the ID index of the supporting vehicle;
  • EM E k (z), send EM to RSU.
  • step 8 is as follows:
  • Step 8-1 calculate the total reputation score
  • Step 8-2 determine the weight
  • Step 8-3 weighting calculation
  • Step 8-4 judge the reliability of the message msg
  • the message msg is considered reliable, and minRe is the threshold.
  • step 10 is as follows:
  • Step 10-2 each r sz will try its best to collect the vehicle reputation score update information broadcast in the consensus network (denoted as ). Before the start of each round of consensus, a total vehicle reputation score update information set needs to be initialized To get this set, r sz will With its trusted node collection The vehicle reputation score update information collected by the mid-node is merged to obtain
  • Step 10-3 Node pair set Each vehicle’s reputation score update information is voted, and the number of voting rounds is equal to the set The total number of messages in. If a node does not vote in time at each voting stage, it will be removed And cannot vote in the later voting stage;
  • Step 10-4 in the voting stage, if the information being voted for is less than p, the information will be re-inserted Waiting for the next consensus, if the voting rate is greater than or equal to p, then this information is voted through. Where p is the threshold for the rate of yes votes.
  • the reputation evaluation mechanism is used to evaluate the information in the Internet of Vehicles, effectively preventing internal attackers from forging information to damage the security of Internet of Vehicles.
  • Figure 1 is a schematic diagram of the system model of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of the blockchain storage data according to the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart of specific steps of the present invention.
  • a blockchain-based privacy protection trust model for the Internet of Vehicles includes the following steps:
  • Step 1 The trusted authority center TA chooses E k (x) as a symmetric encryption protocol that uses a key k to encrypt x.
  • the public key and private key of the symmetric encryption protocol are the same key, and at the same time select or generate the following public parameters or Object:
  • Step 1-1 select G as the additive group whose point is on the elliptic curve, q is the order of G, and g is the generator of G.
  • Step 1-2 choose H as the hash function, H: ⁇ 0,1 ⁇ * ⁇ 0,1 ⁇ n , that is, map an arbitrary length of 0,1 data set to a 0,1 data set of length n.
  • Step 1-4 generate To manage the private key vector, To manage the public key vector.
  • Step 2 When the vehicle joins the vehicle ad hoc network for the first time, the reputation score is initialized; at the same time, the vehicle user uses his real identity ID to obtain his public-private key pair and pseudonym, that is, the public key address from the trusted authority center TA.
  • the step 2 specifically includes the following sub-steps:
  • Step 2-1 TA initializes the reputation score of the vehicle to R (0 ⁇ R ⁇ 1).
  • the public key address addrpk H(sk ID ); the private key of the vehicle-mounted user is stored in the TA and is not publicly disclosed; the public-private key pair of the vehicle-mounted user is used in the signature, and the public key address, namely the pseudonym, is used in the blockchain.
  • Step 2-3 all roadside units (RSU) in the vehicle ad hoc network store the pseudonym addrpk and reputation score R of the vehicle into the blockchain maintained by themselves.
  • Step 3 When a vehicle witnesses a traffic incident on the road, he will share this traffic message msg with other vehicles in the on-board ad hoc network, and call this vehicle the initiating vehicle; others around are witnesses to help prove The vehicle that reports the authenticity of the msg is called the corroborating vehicle.
  • Step 4 After the initiating vehicle witnesses the traffic incident, in order to obtain feedback from other supporting vehicles on the message, and to ensure the reliability of the message, a request message RQP is generated.
  • step 4 specifically, to ensure the reliability of the message, perform the following operations to generate a request message RQP:
  • Step 4-1 generate a ring signature to protect the privacy of the initiating vehicle.
  • Step 4-3 for each ID i ⁇ S', calculate h j is the content of the jth bit of H(ID), and Y j is The content of the jth bit.
  • Step 4-4 for each ID i ⁇ S', generate Means from A set of integers of arbitrary length with order q, any selected element in the set is assigned to ⁇ i , and ⁇ i is used as the index of ID i .
  • Step 4-5 calculate the EC-Elgamal signature for each ID i ⁇ S'; generate a i , Means from A set of integers of arbitrary length with order q, randomly select elements in the set and assign values to a i and b i , calculate
  • ⁇ i a i ⁇ g+b i ⁇ PK i
  • m i a i ⁇ ⁇ i.
  • Step 5 Through the ring signature, the initiating vehicle will be broadcast anonymously; after the supporting vehicle receives the information of the initiating vehicle, it will return the supporting message RPP and the cipher text information EM of whether the generated message is reliable, that is, whether the supporting vehicle is reliable or not The encrypted data of the message.
  • the step 5 specifically includes the following sub-steps:
  • Step 5-1 to verify that the vehicle obtains the information (msg, r, t, ⁇ ) in the request message RQP.
  • Step 5-2 generate And ⁇ does not belong to the set ⁇ 1 ,..., ⁇ rt ⁇ , as the ID index of the supporting vehicle.
  • EM E k (z), send EM to RSU.
  • AGP ( ⁇ 1 , m 1 , ⁇ 1 , ⁇ 1 >,..., ⁇ r , m r , ⁇ r , ⁇ r >, msg, t, S ⁇ S')
  • Step 7 After the RSU receives the AGP of the initiating vehicle, it does the following:
  • Step 7-1 obtain ( ⁇ ID 1 , ⁇ 1 , m 1 , ⁇ 1 , ⁇ 1 >,..., ⁇ ID r , ⁇ r , m r , ⁇ r , ⁇ r >, msg, t) from AGP.
  • Step 7-2 for each ID i , calculate (h j is the content of the jth bit of H(ID), Y j is The content of the jth bit).
  • Step 8 The RSU queries the reputation scores of the initiating vehicles and supporting vehicles in the blockchain maintained by the RSU. Based on the reputation scores, the RSU will calculate the reliability of the message msg.
  • the reliability calculation process in step 8 is as follows:
  • Step 8-1 calculate the total reputation score value.
  • Step 8-2 determine the weight.
  • Step 8-3 weighting calculation.
  • Step 8-4 judge the reliability of the message msg.
  • the message msg is considered reliable, and minRe is the threshold.
  • RSU packs the updated information of the vehicle reputation score into blocks and broadcasts it to the consensus network.
  • Step 10 The RSU responsible for the consensus work in the vehicle ad hoc network carries out a consensus on the update of the vehicle reputation score. After the consensus phase is over, all RSUs record the new vehicle reputation score in the blockchain ledger maintained by themselves.
  • step 10 The consensus process of step 10 is as follows:
  • Step 10-2 each r sz will try its best to collect the vehicle reputation score update information broadcast in the consensus network (denoted as ). Before the start of each round of consensus, a total vehicle reputation score update information set needs to be initialized To get this set, r sz will With its trusted node collection The vehicle reputation score update information collected by the mid-node is merged to obtain
  • Step 10-3 Node pair set Each vehicle’s reputation score update information is voted, and the number of voting rounds is equal to the set The total number of messages in. If a node does not vote in time at each voting stage, it will be removed And cannot vote in the later voting stage.
  • Step 10-4 in the voting stage, if the information being voted for is less than p, the information will be re-inserted Waiting for the next consensus, if the voting rate is greater than or equal to p, then this information is voted through. Where p is the threshold for the rate of yes votes.

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Abstract

本发明提出了一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型。道路上的车辆通过车载自组网生成并广播消息来分享周围的交通信息以提高交通效率和安全。然而，由于车载自组网不可信的网络环境，车辆容易暴露隐私并且不能判断收到的消息是否可靠。本发明通过环签名技术使车辆匿名的发送消息，避免其受到恶意车辆的追踪。通过基于区块链技术的信誉评价机制对车辆发送的消息进行评估筛选，过滤其中的伪造信息。基于区块链自身的特性，保证了车辆信誉不会遭到恶意篡改，并实现了车辆信誉的实时同步更新，进一步提高了车载自组网的安全性和易用性。

Description

一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型 技术领域
本发明涉及车联网通信安全等技术领域，具体涉及一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型。
背景技术
近年来，车载自组网(VANETs)被视为智能交通系统的基础设施，它能提高交通效率并确保车辆和行人的安全。为了促进车辆之间的合作并共享有价值的驾驶信息，在车载自组网中建立了两种通信，即车辆对车辆(V2V)通信和车辆对基础设施(V2I)通信。通过专用的短程通信无线电，附近的车辆用V2V交换信息，并可直接与V2I中的路边单元(RSU)通信。
然而，由于车载自组网内的车辆节点移动速度快、节点间的网络连接时间短(高机动性和高波动性)，使得网络拓扑经常变化，节点间通信时间有限，这些特点使得车载自组网很容易受到各种攻击。虽然车载自组网主要的安全服务已经在其他领域得到了深入的研究，这些领域的研究成果可以提供安全的通信通道来抵御外部攻击，但是信任管理和隐私问题并没有很好的解决。
车载自组网中的内部攻击者不仅可以通过分析网络中的所有广播消息，轻易的追踪其他车辆的位置从而获得隐私信息，而且可以伪造消息，对道路交通造成重大的安全隐患。信任管理系统可以帮助车辆判断收到的消息是否可信，现有的信任管理系统通常分为中心化与去中心化两类。在中心化系统中，所有的执行过程都在中心服务器上 进行，这就有可能带来严重的延迟，不适合车载自组网高服务质量的要求。在去中心化系统中，信任管理系统通常部署在路边单元(RSU)中，但RSU有可能会遭到恶意的攻击，攻击者会对RSU中保存的车辆信誉信息进行肆意的篡改，所以如何有效的提供信任管理服务也成为了一个亟需解决的重要问题。
发明内容
本发明提出了一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，以解决车联网不可信环境下车辆间的隐私和信任问题。本发明采用环签名技术和假名(公钥地址)隐藏车载用户之间通信的ID，来确保车辆间的隐私。通过信誉评价机制对车联网中的消息进行评估，以过滤伪造和恶意的消息，并使用区块链技术加强信任管理系统的消息完整性和防篡改，减少了恶意车辆对交通安全造成的恶意影响。
一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，包括如下步骤：
步骤1，可信权威中心TA选择E k(x)为使用密钥k加密x的对称加密协议，对称加密协议的公钥和私钥为同一个密钥，同时选择或生成公共参数或对象；
步骤2，当车辆首次加入车载自组网时，初始化信誉分数；同时，车载用户利用自己的真实身份ID向可信权威中心TA获取自己的公私钥对和假名，即公钥地址；
步骤3，当某车辆目击道路上的某个交通事件时，他将分享此条交通消息msg给车载自组网中的其他车辆，称此车辆为发起车辆；周围其他同是目击者以帮助佐证消息msg的真实性的车辆，称为佐 证车辆；
步骤4，发起车辆目击交通事件后，为了得到其他佐证车辆对该消息的反馈，为确保消息的可靠性，生成请求报文RQP；
步骤5，通过环签名，发起车辆将以匿名的方式广播；佐证车辆收到发起车辆的信息后，返回佐证报文RPP和生成消息是否可靠的密文信息EM，即对佐证车辆返回是否可靠的消息加密后的数据；
步骤6，发起车辆在收到足够的佐证信息后(签名阈值为t)，此时假定S＝{ID r-t+1，...，ID r}，将打包这些消息生成聚合报文AGP；发起车辆将AGP＝(<γ 1，m 1，α 1，β 1>，…，<γ r，m r，α r，β r>，msg，t，S∪S')通过安全信道发送给邻近的路旁单元(RSU)；
步骤7，RSU收到发起车辆的AGP后，作如下操作：
步骤7-1，从AGP获得(<ID 1，γ 1，m 1，α 1，β 1>，…，<ID r，γ r，m r，α r，β r>，msg，t)；
步骤7-2，对每个ID i，计算
Figure PCTCN2019092883-appb-000001
(h j为H(ID)的第j比特的内容，Y j为
Figure PCTCN2019092883-appb-000002
的第j比特的内容)；
步骤7-3，对每个ID i，计算m i·g＝H(α i)·PK+α iβ i，如果任何一组<m i，α i，β i>不满足，则环签名验证不通过；
步骤7-4，计算k＝H(msg)和EM＝E k(z)。若EM＝E k(1)，则z＝1；若EM＝E k(-1)，则z＝-1；
步骤8，RSU查询自身维护的区块链中发起车辆和佐证车辆的信誉分数，根据信誉分数，RSU将计算消息msg的可靠性；
步骤9，当消息msg计算结果为可靠时，RSU首先将消息广播给 其通信范围内的其他车辆(称为车辆)并对发起车辆和答复信息为“1”的佐证车辆奖励增加信誉分数R new＝(1-s)R+R，R new为更新后新的车辆信誉分数，R为更新前的车辆信誉分数。当消息msg计算结果为不可靠时，RSU对发起车辆和答复信息为“-1”的佐证车辆惩罚减少信誉分数R new＝(1-t)R+R。其中0≤s≤1，-1≤t≤0。RSU将车辆信誉分数更新信息打包成区块广播至共识网络中；
步骤10，车载自组网中承担共识工作的RSU对车辆信誉分数更新进行共识，共识阶段结束后，所有RSU将新的车辆信誉分数记录到自身维护的区块链账本中。
进一步地，所述步骤1中选择或生成的公共参数或对象如下：
步骤1-1，选择G为点位于椭圆曲线上的加法群，q为G的阶，g为G的生成元；
步骤1-2，选择H为哈希函数，H：{0,1}*→{0,1} n，即将长度任意的0,1数据集映射到长度为n的0,1数据集；
步骤1-3，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000003
表示从
Figure PCTCN2019092883-appb-000004
(以q为阶的长度任意的整数集)集合中任意选取元素赋值给X 1，…，X n，Y i＝X i*g，X i∈(X 1，…，X n)；
步骤1-4，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000005
为管理私钥向量，
Figure PCTCN2019092883-appb-000006
Figure PCTCN2019092883-appb-000007
为管理公钥向量。
进一步地，所述步骤2，具体地，包括如下分步骤：
步骤2-1，TA初始化车辆的信誉分数为R(0≤R≤1)；
步骤2-2，TA根据真实ID生成车载用户私钥
Figure PCTCN2019092883-appb-000008
为H(ID)第i个bit的内容，i＝1,…n)，以及车载用户公钥
Figure PCTCN2019092883-appb-000009
公钥地址addrpk＝H(sk ID)；车载用户私钥存储在TA中不对外公开；车载用户公私钥对在签名中使用，公钥地址即假名在区块链中使用；
步骤2-3，车载自组网中的所有路边单元(RSU)将车辆的假名addrpk和信誉分数R存入自身维护的区块链中。
进一步地，所述步骤4中，具体地，确保消息的可靠性做如下操作生成请求报文RQP：
步骤4-1，生成环签名，来保护发起车辆的隐私。任意取值整数r和t；r为环签名的长度，t为签名阈值的长度；
步骤4-2，从ID列表集合中任意选取r-t个ID，表示为S’＝{ID 1，…，ID r-t}；
步骤4-3，对每个ID i∈S’，计算
Figure PCTCN2019092883-appb-000010
h j为H(ID)的第j比特的内容，Y j为
Figure PCTCN2019092883-appb-000011
的第j比特的内容；
步骤4-4，对每个ID i∈S’，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000012
表示从
Figure PCTCN2019092883-appb-000013
以q为阶的长度任意的整数集，集合中任意选取元素赋值给γ i，将γ i作为ID i的索引；
步骤4-5，对每个ID i∈S’，计算EC-Elgamal签名；生成a i,
Figure PCTCN2019092883-appb-000014
表示从
Figure PCTCN2019092883-appb-000015
以q为阶的长度任意的整数集，集合中任意选取元素赋值给a i和b i，计算
α i＝a i·g+b i·PK i
β i＝-b i -1H(α i)
m i＝a i·β i.
步骤4-6，定义Ω＝({ID 1，…，ID r-t}，{γ 1，…，γ r-t}，{m 1，…，m r-t})，RQP＝(msg，r，t，Ω)。
进一步地，所述步骤5中，具体包括如下分步骤：
步骤5-1，佐证车辆获取请求报文RQP中的信息(msg，r，t，Ω)；
步骤5-2，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000016
且γ不属于集合{γ 1,…,γ r-t}，作为佐证车辆的ID索引；
步骤5-3，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000017
计算α＝c·g和β＝(m-sk IDH(α))c -1；
步骤5-4，生成佐证报文RPP＝(s,m,(α,β),ID)，将RPP发送给发起车辆；
步骤5-5，计算k＝H(msg)，生成变量z代表佐证车辆是否认为消息msg可靠，若z＝1，则认为可靠，否则为-1不可靠。EM＝E k(z)，将EM发送给RSU。
进一步地，所述步骤8中的可靠性计算过程如下：
步骤8-1，计算总信誉分数值；
Figure PCTCN2019092883-appb-000018
其中
Figure PCTCN2019092883-appb-000019
表示答复为“1”的佐证车辆平均信誉分数值，z i和M分别表示答复为“1”的佐证车辆信誉值和数量。
Figure PCTCN2019092883-appb-000020
表示答复为“-1”的佐证车辆平均信誉分数值，z j和N分别表示答复为“-1”的佐证车辆信誉值和数量；
步骤8-2，确定权重；
Figure PCTCN2019092883-appb-000021
其中w i和w j表示佐证车辆的权重；
步骤8-3，加权计算；
Figure PCTCN2019092883-appb-000022
其中
Figure PCTCN2019092883-appb-000023
分别表示答复为“1”和“-1”的佐证车辆信誉分数加权平均数；
步骤8-4，消息msg可靠性判断；
Figure PCTCN2019092883-appb-000024
其中
Figure PCTCN2019092883-appb-000025
Figure PCTCN2019092883-appb-000026
计算结果满足上式中的条件则认为消息msg可靠，其中minRe为阈值。
进一步地，所述步骤10的共识过程如下：
步骤10-1，车载自组网中承担共识工作的RSU(记为r sz，sz＝1,2,3…l)都会在本地存放一个自己的可信节点集合名单
Figure PCTCN2019092883-appb-000027
在共识阶段，r sz仅相信其集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000028
中节点的投票结果；
步骤10-2，每个r sz都将尽力收集在共识网络中广播的车辆信誉分数更新信息(记为
Figure PCTCN2019092883-appb-000029
)。每轮共识开始前，需要初始化一个总的车辆信誉分数更新信息集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000030
为了得到此集合，r sz将
Figure PCTCN2019092883-appb-000031
与其可信节点集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000032
中节点收集到的车辆信誉分数更新信息进行合并，得到
Figure PCTCN2019092883-appb-000033
步骤10-3，
Figure PCTCN2019092883-appb-000034
中的节点对集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000035
中的每个车辆信誉分数更新信息进行投票，投票轮数等于集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000036
中的信息总数。在每个投票阶段如果有节点没有及时进行投票，它将被移出
Figure PCTCN2019092883-appb-000037
并且不能在以后的投票阶段进行投票；
步骤10-4，在投票阶段，若正在被投票的信息赞成投票率小于p，此条信息将会被重新放入
Figure PCTCN2019092883-appb-000038
中等待下一次共识，若赞成投票率大于等于p，则此条信息投票通过。其中p是投赞成票比率的阈值。
本发明达到的有益效果是：
1、采用环签名技术保护车辆隐私，避免车辆受到恶意攻击者的追踪。
2、采用信誉评价机制对车联网中的消息进行评估，有效遏制了内部攻击者伪造消息对车联网安全造成的破坏。
3、使用区块链技术保护RSU上存储的车辆信誉分数，防止入侵者对其进行篡改伪造。
附图说明
图1为本发明所述的系统模型示意图。
图2为本发明所述的区块链存储数据示意图。
图3为本发明的具体步骤流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，包括如下步骤：
步骤1，可信权威中心TA选择E k(x)为使用密钥k加密x的对称加密协议，对称加密协议的公钥和私钥为同一个密钥，同时选择或生成如下的公共参数或对象：
步骤1-1，选择G为点位于椭圆曲线上的加法群，q为G的阶，g为G的生成元。
步骤1-2，选择H为哈希函数，H：{0,1}*→{0,1} n，即将长度任意的0,1数据集映射到长度为n的0,1数据集。
步骤1-3，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000039
表示从
Figure PCTCN2019092883-appb-000040
(以q为阶的长度任意的整数集)集合中任意选取元素赋值给X 1，…，X n，Y i＝X i*g，X i∈(X 1，…，X n)。
步骤1-4，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000041
为管理私钥向量，
Figure PCTCN2019092883-appb-000042
Figure PCTCN2019092883-appb-000043
为管理公钥向量。
步骤2，当车辆首次加入车载自组网时，初始化信誉分数；同时，车载用户利用自己的真实身份ID向可信权威中心TA获取自己的公私钥对和假名，即公钥地址。
所述步骤2，具体地，包括如下分步骤：
步骤2-1，TA初始化车辆的信誉分数为R(0≤R≤1)。
步骤2-2，TA根据真实ID生成车载用户私钥
Figure PCTCN2019092883-appb-000044
(h i为H(ID)第i个bit的内容，i＝1,…n)，以及车载用户公钥
Figure PCTCN2019092883-appb-000045
公钥地址addrpk＝H(sk ID)；车载用户私钥存储在TA中不对外公开；车载用户公私钥对在签名中使用，公钥地址即假名在区块链中使用。
步骤2-3，车载自组网中的所有路边单元(RSU)将车辆的假名addrpk和信誉分数R存入自身维护的区块链中。
步骤3，当某车辆目击道路上的某个交通事件时，他将分享此条交通消息msg给车载自组网中的其他车辆，称此车辆为发起车辆；周围其他同是目击者以帮助佐证消息msg的真实性的车辆，称为佐证车辆。
步骤4，发起车辆目击交通事件后，为了得到其他佐证车辆对该消息的反馈，为确保消息的可靠性，生成请求报文RQP。
所述步骤4中，具体地，确保消息的可靠性做如下操作生成请求报文RQP：
步骤4-1，生成环签名，来保护发起车辆的隐私。任意取值整数r和t；r为环签名的长度，t为签名阈值的长度。
步骤4-2，从ID列表集合中任意选取r-t个ID，表示为S’＝{ID 1，…，ID r-t}。
步骤4-3，对每个ID i∈S’，计算
Figure PCTCN2019092883-appb-000046
h j为H(ID)的第j比特的内容，Y j为
Figure PCTCN2019092883-appb-000047
的第j比特的内容。
步骤4-4，对每个ID i∈S’，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000048
表示从
Figure PCTCN2019092883-appb-000049
以q为阶的长度任意的整数集，集合中任意选取元素赋值给γ i，将γ i作为ID i的索引。
步骤4-5，对每个ID i∈S’，计算EC-Elgamal签名；生成a i,
Figure PCTCN2019092883-appb-000050
表示从
Figure PCTCN2019092883-appb-000051
以q为阶的长度任意的整数集，集合中任意选取元素赋值给a i和b i，计算
α i＝a i·g+b i·PK i
β i＝-b i -1H(α i)
m i＝a i·β i.
步骤4-6，定义Ω＝({ID 1，…，ID r-t}，{γ 1，…，γ r-t}，{m 1，…，m r-t})，RQP＝(msg，r，t，Ω)。
步骤5，通过环签名，发起车辆将以匿名的方式广播；佐证车辆 收到发起车辆的信息后，返回佐证报文RPP和生成消息是否可靠的密文信息EM，即对佐证车辆返回是否可靠的消息加密后的数据。
所述步骤5中，具体包括如下分步骤：
步骤5-1，佐证车辆获取请求报文RQP中的信息(msg，r，t，Ω)。
步骤5-2，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000052
且γ不属于集合{γ 1,…,γ r-t}，作为佐证车辆的ID索引。
步骤5-3，生成
Figure PCTCN2019092883-appb-000053
计算α＝c·g和β＝(m-sk IDH(α))c -1。
步骤5-4，生成佐证报文RPP＝(s,m,(α,β),ID)，将RPP发送给发起车辆。
步骤5-5，计算k＝H(msg)，生成变量z代表佐证车辆是否认为消息msg可靠，若z＝1，则认为可靠，否则为-1不可靠。EM＝E k(z)，将EM发送给RSU。
步骤6，发起车辆在收到足够的佐证信息后(签名阈值为t)，此时假定S＝{ID r-t+1，...，ID r}，将打包这些消息生成聚合报文AGP；发起车辆将AGP＝(<γ 1，m 1，α 1，β 1>，…，<γ r，m r，α r，β r>，msg，t，S∪S')通过安全信道发送给邻近的路旁单元(RSU)。
步骤7，RSU收到发起车辆的AGP后，作如下操作：
步骤7-1，从AGP获得(<ID 1，γ 1，m 1，α 1，β 1>，…，<ID r，γ r，m r，α r，β r>，msg，t)。
步骤7-2，对每个ID i，计算
Figure PCTCN2019092883-appb-000054
(h j为H(ID)的第j比特的内容，Y j为
Figure PCTCN2019092883-appb-000055
的第j比特的内容)。
步骤7-3，对每个ID i，计算m i·g＝H(α i)·PK+α iβ i，如果任何一组 <m i，α i，β i>不满足，则环签名验证不通过。
步骤7-4，计算k＝H(msg)和EM＝E k(z)。若EM＝E k(1)，则z＝1；若EM＝E k(-1)，则z＝-1。
步骤8，RSU查询自身维护的区块链中发起车辆和佐证车辆的信誉分数，根据信誉分数，RSU将计算消息msg的可靠性。
所述步骤8中的可靠性计算过程如下：
步骤8-1，计算总信誉分数值。
Figure PCTCN2019092883-appb-000056
其中
Figure PCTCN2019092883-appb-000057
表示答复为“1”的佐证车辆平均信誉分数值，z i和M分别表示答复为“1”的佐证车辆信誉值和数量。
Figure PCTCN2019092883-appb-000058
表示答复为“-1”的佐证车辆平均信誉分数值，z j和N分别表示答复为“-1”的佐证车辆信誉值和数量。
步骤8-2，确定权重。
Figure PCTCN2019092883-appb-000059
其中w i和w j表示佐证车辆的权重。
步骤8-3，加权计算。
Figure PCTCN2019092883-appb-000060
其中
Figure PCTCN2019092883-appb-000061
分别表示答复为“1”和“-1”的佐证车辆信誉分数加权平均数。
步骤8-4，消息msg可靠性判断。
计算
Figure PCTCN2019092883-appb-000062
其中
Figure PCTCN2019092883-appb-000063
Figure PCTCN2019092883-appb-000064
计算结果满足上式中的条件则认为消息msg可靠，其中 minRe为阈值。
步骤9，当消息msg计算结果为可靠时，RSU首先将消息广播给其通信范围内的其他车辆(称为车辆)并对发起车辆和答复信息为“1”的佐证车辆奖励增加信誉分数R new＝(1-s)R+R，R new为更新后新的车辆信誉分数，R为更新前的车辆信誉分数。当消息msg计算结果为不可靠时，RSU对发起车辆和答复信息为“-1”的佐证车辆惩罚减少信誉分数R new＝(1-t)R+R。其中0≤s≤1，-1≤t≤0。RSU将车辆信誉分数更新信息打包成区块广播至共识网络中。
步骤10，车载自组网中承担共识工作的RSU对车辆信誉分数更新进行共识，共识阶段结束后，所有RSU将新的车辆信誉分数记录到自身维护的区块链账本中。
所述步骤10的共识过程如下：
步骤10-1，车载自组网中承担共识工作的RSU(记为r sz，sz＝1,2,3…l)都会在本地存放一个自己的可信节点集合名单
Figure PCTCN2019092883-appb-000065
在共识阶段，r sz仅相信其集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000066
中节点的投票结果。
步骤10-2，每个r sz都将尽力收集在共识网络中广播的车辆信誉分数更新信息(记为
Figure PCTCN2019092883-appb-000067
)。每轮共识开始前，需要初始化一个总的车辆信誉分数更新信息集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000068
为了得到此集合，r sz将
Figure PCTCN2019092883-appb-000069
与其可信节点集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000070
中节点收集到的车辆信誉分数更新信息进行合并，得到
Figure PCTCN2019092883-appb-000071
步骤10-3，
Figure PCTCN2019092883-appb-000072
中的节点对集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000073
中的每个车辆信誉分数更新信息进行投票，投票轮数等于集合
Figure PCTCN2019092883-appb-000074
中的信息总数。在每个投票 阶段如果有节点没有及时进行投票，它将被移出
Figure PCTCN2019092883-appb-000075
并且不能在以后的投票阶段进行投票。
步骤10-4，在投票阶段，若正在被投票的信息赞成投票率小于p，此条信息将会被重新放入
Figure PCTCN2019092883-appb-000076
中等待下一次共识，若赞成投票率大于等于p，则此条信息投票通过。其中p是投赞成票比率的阈值。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (7)

  1. 一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，其特征在于：包括如下步骤：
    步骤1，可信权威中心TA选择E k(x)为使用密钥k加密x的对称加密协议，对称加密协议的公钥和私钥为同一个密钥，同时选择或生成公共参数或对象；
    步骤2，当车辆首次加入车载自组网时，初始化信誉分数；同时，车载用户利用自己的真实身份ID向可信权威中心TA获取自己的公私钥对和假名，即公钥地址；
    步骤3，当某车辆目击道路上的某个交通事件时，他将分享此条交通消息msg给车载自组网中的其他车辆，称此车辆为发起车辆；周围其他同是目击者以帮助佐证消息msg的真实性的车辆，称为佐证车辆；
    步骤4，发起车辆目击交通事件后，为了得到其他佐证车辆对该消息的反馈，为确保消息的可靠性，生成请求报文RQP；
    步骤5，通过环签名，发起车辆将以匿名的方式广播；佐证车辆收到发起车辆的信息后，返回佐证报文RPP和生成消息是否可靠的密文信息EM，即对佐证车辆返回是否可靠的消息加密后的数据；
    步骤6，发起车辆在收到足够的佐证信息后(签名阈值为t)，此时假定S＝{ID r-t+1，...，ID r}，将打包这些消息生成聚合报文AGP；发起车辆将AGP＝(<γ 1，m 1，α 1，β 1>，…，<γ r，m r，α r，β r>，msg，t，S∪S')通过安全信道发送给邻近的路旁单元(RSU)；
    步骤7，RSU收到发起车辆的AGP后，作如下操作：
    步骤7-1，从AGP获得(<ID 1，γ 1，m 1，α 1，β 1>，…，<ID r，γ r，m r，α r，β r>，msg，t)；
    步骤7-2，对每个ID i，计算
    Figure PCTCN2019092883-appb-100001
    (h j为H(ID)的第j比特的内容，Y j为
    Figure PCTCN2019092883-appb-100002
    的第j比特的内容)；
    步骤7-3，对每个ID i，计算m i·g＝H(α i)·PK+α iβ i，如果任何一组<m i，α i，β i>不满足，则环签名验证不通过；
    步骤7-4，计算k＝H(msg)和EM＝E k(z)。若EM＝E k(1)，则z＝1；若EM＝E k(-1)，则z＝-1；
    步骤8，RSU查询自身维护的区块链中发起车辆和佐证车辆的信誉分数，根据信誉分数，RSU将计算消息msg的可靠性；
    步骤9，当消息msg计算结果为可靠时，RSU首先将消息广播给其通信范围内的其他车辆(称为车辆)并对发起车辆和答复信息为“1”的佐证车辆奖励增加信誉分数R new＝(1-s)R+R，R new为更新后新的车辆信誉分数，R为更新前的车辆信誉分数。当消息msg计算结果为不可靠时，RSU对发起车辆和答复信息为“-1”的佐证车辆惩罚减少信誉分数R new＝(1-t)R+R。其中0≤s≤1，-1≤t≤0。RSU将车辆信誉分数更新信息打包成区块广播至共识网络中；
    步骤10，车载自组网中承担共识工作的RSU对车辆信誉分数更新进行共识，共识阶段结束后，所有RSU将新的车辆信誉分数记录到自身维护的区块链账本中。
  2. 根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，其特征在于：所述步骤1中选择或生成的公共参数或对象如 下：
    步骤1-1，选择G为点位于椭圆曲线上的加法群，q为G的阶，g为G的生成元；
    步骤1-2，选择H为哈希函数，H：{0,1}*→{0,1} n，即将长度任意的0,1数据集映射到长度为n的0,1数据集；
    步骤1-3，生成
    Figure PCTCN2019092883-appb-100003
    表示从
    Figure PCTCN2019092883-appb-100004
    (以q为阶的长度任意的整数集)集合中任意选取元素赋值给X 1，…，X n，Y i＝X i*g，X i∈(X 1，…，X n)；
    步骤1-4，生成
    Figure PCTCN2019092883-appb-100005
    为管理私钥向量，
    Figure PCTCN2019092883-appb-100006
    Figure PCTCN2019092883-appb-100007
    为管理公钥向量。
  3. 根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，其特征在于：所述步骤2，具体地，包括如下分步骤：
    步骤2-1，TA初始化车辆的信誉分数为R(0≤R≤1)；
    步骤2-2，TA根据真实ID生成车载用户私钥
    Figure PCTCN2019092883-appb-100008
    (h i为H(ID)第i个bit的内容，i＝1,…n)，以及车载用户公钥
    Figure PCTCN2019092883-appb-100009
    公钥地址addrpk＝H(sk ID)；车载用户私钥存储在TA中不对外公开；车载用户公私钥对在签名中使用，公钥地址即假名在区块链中使用；
    步骤2-3，车载自组网中的所有路边单元(RSU)将车辆的假名addrpk和信誉分数R存入自身维护的区块链中。
  4. 根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，其特征在于：所述步骤4中，具体地，确保消息的可靠性做如下操作生成请求报文RQP：
    步骤4-1，生成环签名，来保护发起车辆的隐私。任意取值整数r和t；r为环签名的长度，t为签名阈值的长度；
    步骤4-2，从ID列表集合中任意选取r-t个ID，表示为S’＝{ID 1，…，ID r-t}；
    步骤4-3，对每个ID i∈S’，计算
    Figure PCTCN2019092883-appb-100010
    h j为H(ID)的第j比特的内容，Y j为
    Figure PCTCN2019092883-appb-100011
    的第j比特的内容；
    步骤4-4，对每个ID i∈S’，生成
    Figure PCTCN2019092883-appb-100012
    表示从
    Figure PCTCN2019092883-appb-100013
    以q为阶的长度任意的整数集，集合中任意选取元素赋值给γ i，将γ i作为ID i的索引；
    步骤4-5，对每个ID i∈S’，计算EC-Elgamal签名；生成a i,
    Figure PCTCN2019092883-appb-100014
    表示从
    Figure PCTCN2019092883-appb-100015
    以q为阶的长度任意的整数集，集合中任意选取元素赋值给a i和b i，计算
    α i＝a i·g+b i·PK i
    β i＝-b i -1H(α i)
    m i＝a i·β i.
    步骤4-6，定义Ω＝({ID 1，…，ID r-t}，{γ 1，…，γ r-t}，{m 1，…，m r-t})，RQP＝(msg，r，t，Ω)。
  5. 根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，其特征在于：所述步骤5中，具体包括如下分步骤：
    步骤5-1，佐证车辆获取请求报文RQP中的信息(msg，r，t，Ω)；
    步骤5-2，生成
    Figure PCTCN2019092883-appb-100016
    且γ不属于集合{γ 1,…,γ r-t}，作为佐证车辆的ID索引；
    步骤5-3，生成
    Figure PCTCN2019092883-appb-100017
    计算α＝c·g和β＝(m-sk IDH(α))c -1；
    步骤5-4，生成佐证报文RPP＝(s,m,(α,β),ID)，将RPP发送给发起车辆；
    步骤5-5，计算k＝H(msg)，生成变量z代表佐证车辆是否认为消息msg可靠，若z＝1，则认为可靠，否则为-1不可靠。EM＝E k(z)，将EM发送给RSU。
  6. 根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，其特征在于：所述步骤8中的可靠性计算过程如下：
    步骤8-1，计算总信誉分数值；
    Figure PCTCN2019092883-appb-100018
    其中
    Figure PCTCN2019092883-appb-100019
    表示答复为“1”的佐证车辆平均信誉分数值，z i和M分别表示答复为“1”的佐证车辆信誉值和数量。
    Figure PCTCN2019092883-appb-100020
    表示答复为“-1”的佐证车辆平均信誉分数值，z j和N分别表示答复为“-1”的佐证车辆信誉值和数量；
    步骤8-2，确定权重；
    Figure PCTCN2019092883-appb-100021
    其中w i和w j表示佐证车辆的权重；
    步骤8-3，加权计算；
    Figure PCTCN2019092883-appb-100022
    其中
    Figure PCTCN2019092883-appb-100023
    分别表示答复为“1”和“-1”的佐证车辆信誉分数加权平均数；
    步骤8-4，消息msg可靠性判断；
    计算
    Figure PCTCN2019092883-appb-100024
    其中
    Figure PCTCN2019092883-appb-100025
    Figure PCTCN2019092883-appb-100026
    计算结果满足上式中的条件则认为消息msg可靠，其中minRe为阈值。
  7. 根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型，其特征在于：所述步骤10的共识过程如下：
    步骤10-1，车载自组网中承担共识工作的RSU(记为r sz，sz＝1,2,3…l)都会在本地存放一个自己的可信节点集合名单
    Figure PCTCN2019092883-appb-100027
    在共识阶段，r sz仅相信其集合
    Figure PCTCN2019092883-appb-100028
    中节点的投票结果；
    步骤10-2，每个r sz都将尽力收集在共识网络中广播的车辆信誉分数更新信息(记为
    Figure PCTCN2019092883-appb-100029
    )。每轮共识开始前，需要初始化一个总的车辆信誉分数更新信息集合
    Figure PCTCN2019092883-appb-100030
    为了得到此集合，r sz将
    Figure PCTCN2019092883-appb-100031
    与其可信节点集合
    Figure PCTCN2019092883-appb-100032
    中节点收集到的车辆信誉分数更新信息进行合并，得到
    Figure PCTCN2019092883-appb-100033
    步骤10-3，
    Figure PCTCN2019092883-appb-100034
    中的节点对集合
    Figure PCTCN2019092883-appb-100035
    中的每个车辆信誉分数更新信息进行投票，投票轮数等于集合
    Figure PCTCN2019092883-appb-100036
    中的信息总数。在每个投票阶段如果有节点没有及时进行投票，它将被移出
    Figure PCTCN2019092883-appb-100037
    并且不能在以后的投票阶段进行投票；
    步骤10-4，在投票阶段，若正在被投票的信息赞成投票率小于p，此条信息将会被重新放入
    Figure PCTCN2019092883-appb-100038
    中等待下一次共识，若赞成投票率大于等于p，则此条信息投票通过。其中p是投赞成票比率的阈值。
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