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公开(公告)号：CN107181793A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710284418.3
申请日：2017-04-27
Applicant: 长安大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种基于动态博弈论的交通服务信息转发机制，属于城市智能交通信息技术领域，基于动态博弈论理论，将多群体动态演化博弈理论应用在交通服务信息传输这样的交通应用场景中，将车联网节点分为多个种群，采用奖惩机制，利用种群的演化博弈，通过收益鼓励节点积极行为的积极发布和转发数据，抑制车辆节点的自私行为，从而抑制车联网中节点的自私行为，激励节点积极参与交通服务信息的传输；有效提高数据传输效率，同时动态引导车联网环境趋于一种良性的网络状态。
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公开(公告)号：CN112668040B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202011468509.0
申请日：2020-12-14
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义的轨迹聚类隐私保护方法，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。首先使用改进的Clusters函数进行轨迹分段，从而生成单个轨迹上的集群；然后计算轨迹数据聚类的距离范围Eps；根据Eps确定轨迹点的Eps邻域，之后确定集群的核心点，使用核心点及其Eps邻域进行停止区域聚类；对Eps进行调整，使其满足终止条件；通过核心属性选择对停止区域进行二次聚类；在轨迹数据发布前，首先根据隐私保护等级和Delaunay三角剖分方法进行路网分割，形成多个Voronoi map(VM)；其次，基于匿名度和类别度，将每个VM中的兴趣点分类到多个桶(bucket)中；最后，发布包含兴趣点伪位置的轨迹数据，本发明中，兴趣点的伪位置是指每个兴趣点对应的桶中与其持续时间最接近的兴趣点。本方法能够有效保护车辆轨迹兴趣点挖掘过程中所涉及到的隐私信息。
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公开(公告)号：CN110443311B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910726647.5
申请日：2019-08-07
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于形状因素调整的交通轨迹聚类相似性计算方法，采集多辆出租车轨迹数据，并进行预处理；基于出行轨迹时间，将预处理后的轨迹数据集划分为不同集合，得到多个基于时间段的轨迹数据集；对基于时间段的轨迹数据集进行计算，得到点—段距离，并优化点—段距离；再计算段—段距离；最后计算相似性。本发明的方法更加适用于对复杂的城市路网中的轨迹进行相似度计算，有优良的通用性，在轨迹聚类领域有重要的应用价值。
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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：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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN112785839A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011305241.9
申请日：2020-11-19
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明基于区块链的车联网车辆通信行为模仿博弈策略。首先，构建一个基于区块链技术的车联网框架，保障通信数据的不可篡改。在此基础上，对车联网中车辆节点通信行为进行量化，对不同通信行为给予不同的收益。根据车辆节点历史收益与邻居车辆节点的平均历史收益，计算车辆节点变更通信行为策略的概率。随后，RSU中组成两个策略学习的对象集。当车辆节点需要变更通信行为时，RSU分析该车辆节点的历史通信行为，给予该车辆节点相应的策略学习对象集。车辆节点变更通信行为策略后，将变更后的通信行为策略反馈给RSU，RSU验证信息的真实性后，将该信息添加到区块链网络中。该策略有效缓解自私节点和恶意节点对网络通信性能的影响。
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公开(公告)号：CN112565445A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011468507.1
申请日：2020-12-14
Applicant: 长安大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种面向车载命名数据网络的数据缓存替换策略。首先，构建一个命名数据网络架构的车与车，车与RSU通信的车联网系统；车辆节点以一定的时间窗口向RSU发送位置、速度、时间信息；RSU负责统计当前路段的车辆数量，计算当前路段所有车辆节点的平均速度和车流密度。接着，车辆节点检测CS中生命周期即将耗尽的数据包，当检测到某个数据包的生命周期消耗过半，检测其数据包的新鲜度、重要性、需求量及原因，每项检测都会做出相应决策是否延长生命周期。随后，车辆节点向RSU请求当前路段的车流密度，与获取最佳车流密度比较，计算延长概率作出决策。本发明内容需求量及原因阈值和路段的阻塞密度算法公式都是动态变化的，并不断接近真实值。
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公开(公告)号：CN109544900B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201811391018.3
申请日：2018-11-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种面向乘客和司机共乘出行的隐私保留的路径匹配方法，TA对所使用的地图进行区域划分并对每个网格给予唯一的编号；司机利用路径信息所对应的编号构成一个n次多项式，对多项式的系数进行加密并将加密计算的结果和辅助信息发送给乘客；响应乘客接受司机发送的信息后，选择自己的路径信息并通过辅助信息判断自己的路径长度以及共乘时间是否满足司机的要求，若满足要求，则进行相应的加密计算；若不满足，则说明此次匹配失败，司机等待下一个响应乘客的响应；司机进行共乘路径匹配计算。本发明只需要预先由TA生成公共参数g和p即可，不需要预先为司机和乘客产生共享密钥，匹配过程也不是由第三方平台管理机构完成，因而效率更高，有更好的实用性。
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公开(公告)号：CN110443311A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910726647.5
申请日：2019-08-07
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于形状因素调整的交通轨迹聚类相似性计算方法，采集多辆出租车轨迹数据，并进行预处理；基于出行轨迹时间，将预处理后的轨迹数据集划分为不同集合，得到多个基于时间段的轨迹数据集；对基于时间段的轨迹数据集进行计算，得到点—段距离，并优化点—段距离；再计算段—段距离；最后计算相似性。本发明的方法更加适用于对复杂的城市路网中的轨迹进行相似度计算，有优良的通用性，在轨迹聚类领域有重要的应用价值。
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