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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著汽車工業(yè)的發(fā)展和私家車的普及,道路擁堵、交通事故等交通安全問題日益增多,作為智能交通系統(tǒng)(ITS)重要組成部分的車輛自組網(wǎng)就是在這樣的背景下提出的。車輛自組網(wǎng)中隨時(shí)隨地的位置服務(wù)功能在解決道路安全問題、為駕乘者提供便捷服務(wù)的同時(shí),也帶來了相應(yīng)的隱私保護(hù)問題。
本文總結(jié)車輛自組網(wǎng)中的隱私保護(hù)內(nèi)容,在分析現(xiàn)有的主要位置隱私保護(hù)技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出一個(gè)基于車輛隱私級(jí)別分類的安全框架,形式化分析和證明其中車與車(V2V:Vehi
2、cle to Vehicle)通信協(xié)議的隱私保護(hù)性能,仿真車輛在城市道路上的V2V通信過程,并對(duì)隱私級(jí)別分類的方法進(jìn)行研究,提出基于KNN的混合多距離度量加權(quán)多分類器集成方法,并且設(shè)計(jì)完成相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)。本文的主要研究工作如下:
(1)系統(tǒng)分析車輛自組網(wǎng)的假名和簽名2類隱私保護(hù)技術(shù),其中假名方案分為基于特殊地形、基于安靜時(shí)段、加密mix-zone和mix-zone通信代理;簽名方案分為數(shù)字簽名、群簽名、環(huán)簽名。繼而針對(duì)隱私保護(hù)
3、水平的高低,分析了匿名集合、熵度量、數(shù)學(xué)理論分析和形式化證明幾類主要的位置隱私度量方法,并對(duì)其各自的特點(diǎn)和使用頻度進(jìn)行總結(jié)。
(2)提出一個(gè)基于隱私級(jí)別分類的車輛自組網(wǎng)安全框架,對(duì)VANET中的車輛按隱私級(jí)別進(jìn)行歸類,從隱私保護(hù)、組內(nèi)消息共享和數(shù)據(jù)安全3個(gè)方面對(duì)框架進(jìn)行設(shè)計(jì),從而提高認(rèn)證性、不可否認(rèn)性,達(dá)到有針對(duì)性地保護(hù)隱私,減少通信延遲,提高隱私保護(hù)效率的目的。給出V2V通信過程的Applied Pi演算形式化描述,并且
4、在此形式化基礎(chǔ)上,證明了通信協(xié)議的前向安全性和不可跟蹤性。
(3)采用VanetMobiSim工具模擬車組網(wǎng)在城市道路上的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景,在前一章通信協(xié)議的基礎(chǔ)上,通過NS2平臺(tái)仿真V2V通信過程中的認(rèn)證時(shí)間與認(rèn)證效率,并在不同車速條件下與V2I通信過程進(jìn)行比較。分析認(rèn)證的效率,證明通信協(xié)議的有效性。
(4)提出一個(gè)基于多混合距離度量的分類加權(quán)集成的方法,針對(duì)KNN多分類器集成,結(jié)合曼哈頓距離、歐氏距離、切比雪夫距
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