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公开(公告)号：CN110177370B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910469496.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 长安大学
IPC: H04W12/60 , H04W12/122 , H04W4/44 , H04W4/46
Abstract: 本发明公开了一种面向车联网的共谋恶意车辆节点检测方法，本发明考虑车联网中道路安全事件消息时效性、消息可信度与车辆节点可信度的动态交互影响等因素，判断车辆节点接收的安全事件消息真假，然后依据发送真假消息个数、邻居评价因素计算发送消息的车辆节点信任值，判定单个恶意车辆节点及共谋嫌疑车辆节点名单，最后路侧单元RSU累计多个车辆节点发送的共谋嫌疑车辆节点名单，确定共谋恶意车辆节点；该方法不仅有效过滤了车联网中虚假安全事件消息，提高了共谋恶意车辆节点检测准确率，而且提高了车联网的安全性能及运行效率，为城市智能交通的安全应用提供有效技术支撑。
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公开(公告)号：CN112907991A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110150008.6
申请日：2021-02-03
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开一种礼让行人的交通灯信号时延方法、装置、设备和介质，主要从行人的安全性方面出发，利用现有路边单元架设的摄像机拍摄人行横道上行人的实时情况，再根据图片分析，计算行人通过人行横道的步伐速度以及预测行人安全通过人行横道所需时间，从而提出一种礼让行人的交通灯信号时延方法，本发明针对不同的步伐速度的行人，动态调整信号的时间，进行人性化的交通灯管控，确保行人可以安全地通过马路。
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公开(公告)号：CN111259444A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010048296.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种融合隐私保护的轨迹数据标签聚类方法，将车辆轨迹数据挖掘与轨迹中兴趣点的隐私保护结合起来；在标签传播的过程中，对于存储的标签序列，首先将车辆身份识别号进行全局泛化处理，实现对单个车辆轨迹的匿名处理；对于精确到位置点的经纬度坐标列，结合车辆轨迹数据中的停留点数据，对兴趣点进行局部泛化处理，其他点采用全局泛化处理方法，继而实现对所有高频停留点的隐私保护，在聚类过程中，考虑了轨迹数据中的车辆身份标识号以及GPS坐标属性语义信息，将车辆轨迹数据挖掘与泛化处理结合起来，对车辆轨迹数据中的敏感信息进行隐匿处理，本方法能够有效保护车辆轨迹聚类过程中所涉及到的隐私信息。
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公开(公告)号：CN110177370A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910469496.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种面向车联网的共谋恶意车辆节点检测方法，本发明考虑车联网中道路安全事件消息时效性、消息可信度与车辆节点可信度的动态交互影响等因素，判断车辆节点接收的安全事件消息真假，然后依据发送真假消息个数、邻居评价因素计算发送消息的车辆节点信任值，判定单个恶意车辆节点及共谋嫌疑车辆节点名单，最后路侧单元RSU累计多个车辆节点发送的共谋嫌疑车辆节点名单，确定共谋恶意车辆节点；该方法不仅有效过滤了车联网中虚假安全事件消息，提高了共谋恶意车辆节点检测准确率，而且提高了车联网的安全性能及运行效率，为城市智能交通的安全应用提供有效技术支撑。
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公开(公告)号：CN109861830A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910209639.3
申请日：2019-03-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种面向VANET的高效条件匿名认证方法，用户注册车辆时，提供自己的真实身份给TA；TA验证车辆真实身份并为车辆生成相应的私钥；对一个新加入的路侧单元，TA为其生成相应的公私钥对、证书以及其它信息并通过安全信道发送给路侧单元；当车辆进入一个新的RSU的区域时，首先向RSU匿名认证自己的身份；认证成功后，RSU向获得认证的车辆发送临时匿名证书；车辆广播消息时，使用自己的私钥生成签名，广播消息；消息验证后，若接收消息后发现消息为恶意消息，TA对恶意车辆进行追踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108737991B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201810471330.7
申请日：2018-05-17
Applicant: 长安大学
IPC: H04W4/44 , H04W40/20 , H04W40/24 , H04L12/751 , H04L12/733 , H04L12/715 , H04W4/02
Abstract: 本发明提供了一种基于交通流理论的自适应分簇及簇型转发方法，其中自适应分簇方法包括：步骤1，任选一段道路作为当前道路，将当前道路上的车辆划分为多个簇；步骤2，每隔预设时间T对当前道路上的每个簇进行更新。本发明通过动态的分簇与簇头选取过程，经过簇头对簇内车辆消息进行收集分发，采用层次化的路由传输方法，降低网络的规模，节约信道资源与节点花销，增加数据传输效率。
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公开(公告)号：CN111259444B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010048296.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种融合隐私保护的轨迹数据标签聚类方法，将车辆轨迹数据挖掘与轨迹中兴趣点的隐私保护结合起来；在标签传播的过程中，对于存储的标签序列，首先将车辆身份识别号进行全局泛化处理，实现对单个车辆轨迹的匿名处理；对于精确到位置点的经纬度坐标列，结合车辆轨迹数据中的停留点数据，对兴趣点进行局部泛化处理，其他点采用全局泛化处理方法，继而实现对所有高频停留点的隐私保护，在聚类过程中，考虑了轨迹数据中的车辆身份标识号以及GPS坐标属性语义信息，将车辆轨迹数据挖掘与泛化处理结合起来，对车辆轨迹数据中的敏感信息进行隐匿处理，本方法能够有效保护车辆轨迹聚类过程中所涉及到的隐私信息。
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公开(公告)号：CN113238885A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110502177.1
申请日：2021-05-08
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图注意力网络的隐性偏差指令预测方法及设备，通过关注节点的邻居，遵循自注意力机制来计算图中每个节点的隐式结构特征，一个节点的结构特征是通过聚合其邻居节点得到的。自注意力机制可以捕捉到节点对相邻节点的不同重要性。此外，本发明应用不同类型的边来表示指令之间不同类型的关系，包括分支关系、寻址关系、逻辑关系、定义‑使用关系。针对不同类型的边，使用注意力机制来聚合邻居节点。本发明将隐性偏差脆弱指令的预测任务看作图神经网络的分类任务，因此在节点聚合之后进行节点分类，从而得出隐性偏差脆弱指令的预测结果。本发明将整个过程分为三步，分别是数据采集、图计算和节点分类。
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公开(公告)号：CN113162894A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011368390.X
申请日：2020-11-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种面向车载命名数据网络的共谋兴趣洪泛攻击检测方法。通过对CIFA攻击模型的分析，发现其具有短时高频、间歇性、PIT条目存在时间较长、PIT利用率较高的特点。根据以上特性，本发明提出了一种多权重的综合检测方法，通过路侧基础设施RSU监测网络流量变化，在此基础上，结合PIT存在时间的特性，同时考虑PIT利用率和兴趣包满足率以实现对CIFA的精准检测。本发明还结合区块链技术，以RSU构成一个维护全局车辆黑名单的区块链网络。然后RSU将黑名单广播给合法车辆，合法车辆将拒绝接收来自黑名单车辆的兴趣包，以达到缓解CIFA的目的。
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公开(公告)号：CN112801131A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011498909.6
申请日：2020-12-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明将车辆轨迹聚类与轨迹数据的隐私保护结合起来，建立了一种基于密度聚类的语义轨迹匿名区域构建方法；首先根据改进的DBSCAN算法得到车辆轨迹密度大小，根据车辆轨迹密度大小选择相应的构建匿名区域的技术方法；对于车辆轨迹密度小于给定阈值α的轨迹集，对该轨迹集直接进行泛化处理，泛化处理后的轨迹集所在的区域就构成了匿名区域；对于车辆轨迹密度大于等于给定阈值α和轨迹间语义相似性大于等于给定阈值β的轨迹集，在该轨迹集基础上构建维诺图单元模型，选取相应的匿名集用户后，进一步构建匿名区域。本方法能够提高匿名区域构建的精度范围，减少轨迹信息失真率，有效保护用户的隐私。
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