基于动态聚类的VANET信任模型的设计

VANET受限于车辆的高速移动性,网络拓扑的动态性及无线信道的开放性,极易遭受来自网络内部的差评攻击和选票攻击。为了保障VANET通信安全,本文提出了一种基于动态聚类的信任模型,通过去除推荐信任中与主观信任偏离度较大的数据,最大化包含评估节点邻域内的有效信息,从而减少恶意攻击对信任计算造成的影响。实验表明,该模型具有较强的抗攻击性和鲁棒性。随着VANET中攻击节点所占比例的增加,网络能够保持较高的吞吐量和较低的丢包率,模型的计算结果能够保持较高的准确性。