Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) enable road users and public infrastructure to share information that improves the operation of roads and driver experience. However, these are vulnerable to poorly behaved authorized users. Trust management is used to address attacks from authorized users in accordance with their trust score. By removing the dissemination of trust metrics in the validation process, communication overhead and response time are lowered. In this paper, we propose a new Tamper-Proof Device (TPD) based trust management framework for controlling trust at the sender side vehicle that regulates driver behaviour. Moreover, the dissemination of feedback is only required when there is conflicting information in the VANET. If a conflict arises, the Road-Side Unit (RSU) decides, using the weighted voting system, whether the originator is to be believed, or not. The framework is evaluated against a centralized reputation approach and the results demonstrate that it outperforms the latter.


翻译:车载自组织网络(VANETs)使道路使用者和公共基础设施能够共享信息,从而提升道路运行效率和驾驶体验。然而,此类网络易受行为不当的授权用户攻击。信任管理依据信任评分应对授权用户发起的攻击。通过在验证过程中取消信任指标的传播,可降低通信开销和响应时间。本文提出一种基于防篡改设备(TPD)的新型信任管理框架,在发送端车辆侧控制信任,以规范驾驶员行为。此外,仅在VANET网络中出现冲突信息时,才需进行反馈传播。若发生冲突,路侧单元(RSU)将采用加权投票系统判定信息源是否可信。该框架与集中式信誉方法进行了对比评估,结果表明其性能优于后者。

0
下载
关闭预览

相关内容

《图机器学习》课程
专知会员服务
49+阅读 · 2024年2月18日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
综述 | OPSD:大语言模型的在线策略自蒸馏
专知会员服务
2+阅读 · 6月1日
帕兰蒂尔Maven:军事人工智能的新纪元
专知会员服务
6+阅读 · 6月1日
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
3+阅读 · 5月31日
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
6+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
7+阅读 · 5月30日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员