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公开(公告)号：CN109493597B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201811326310.7
申请日：2018-11-08
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明一种基于智能合约共享平台的救助车辆优先通行策略，以运行在区块链上的优先通行智能合约为核心，完成对车辆通行优先权的释放和解除，实现交管平台对车辆行驶特权的综合管理，以实现救助车辆的快速通行，保证患者的按时送达；通过将智能合约的优势应用到权限转接的记录上来，在充分利用闲散车辆资源的情况下，保证了去中心化和受到公众监督，权限不被滥用，实现了资源的综合利用。
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公开(公告)号：CN110177356A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910468941.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 长安大学
IPC: H04W4/46 , H04W12/00 , H04W12/12 , H04L29/08 , H04L12/721 , H04L12/733
Abstract: 本发明公开了一种基于信任模型的车载命名数据网络转发方法，为了获得可靠的数据并使应用程序在VNDN中高效工作，通过识别恶意和自私的车辆节点，并在源请求节点NR接收数据包后，通过使用K-means聚类算法对接收的Data包分簇，源请求节点节点NR选择距离最大簇的簇心最近的数据包内容，作为Interest包对应的结果，确保车辆获得的数据可信。本方法从节点信任和数据信任两方面综合考虑，提升了数据包传输的安全性和可靠性，同时有效地检测和处理VANETs中不同类型的恶意行为，降低了传输延迟，提高了消息的转发效率，优化了VANETs网络整体性能。
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公开(公告)号：CN109302676B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201811210143.X
申请日：2018-10-17
Applicant: 长安大学
IPC: H04W4/021 , H04W4/06 , H04W4/40 , H04W12/02 , H04L29/06 , H04L29/08 , G06F16/29 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06Q30/06
Abstract: 一种面向乘客和司机隐私保留的O‑D区域匹配方法，采用管理平台首先对所使用地图进行网格划分，并对每个网格区域给予不同的编号，司机或乘客出行的O‑D位置确定后，选择对应位置的网格编号作为出行的O‑D信息，再采用基于离散对数困难问题的加密算法对出行O‑D信息进行加密并通过管理平台发布，通过对加密后的O‑D区域进行匹配解决了现有共乘服务中用户出行位置的泄漏问题，有效保护了乘客的出行区域隐私，消除了潜在的安全隐患。
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公开(公告)号：CN109286631B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201811217335.3
申请日：2018-10-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了车载社交网络中融合社交属性的车辆节点信任评估方法，通过节点的历史通信行为计算节点的直接信任和间接信任，对节点的直接信任和间接信任加权相加得到通信信任；通过判断评估节点与受评节点是否属于同一个社区，对节点进行社区分类：评估节点与受评节点属于同一个社区的进行社区内计算，评估节点与受评节点不属于同一个社区的进行社区间计算，得到社交信任；基于节点的通信信任与社交信任计算节点总信任度。车载社交网络中的混合信任评估模型能对节点的信任度进行有效地评估，有效提高车辆节点信任评估的准确性，抵制恶意节点的攻击，提高车载社交网络的安全性。
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公开(公告)号：CN109087511B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201811217063.7
申请日：2018-10-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，通过车联网中的接收车辆Vr接收到发送车辆Vj关于道路安全事件E的安全事件消息ME，Vr更新自己的VTL，并计算关于E的消息信任值TE；然后应用DST聚合道路安全事件E的多个消息信任值TE，计算聚合后E的信任值，判断E的真实性；最后Vr更新VTL中信任矩阵Λ中的车辆信任值，结合车联网交通流密度、道路安全事件消息时效性等交通流动态特征，对车辆节点所收到的安全事件消息进行信任评估及识别，根据节点信任和消息信任两者间的动态交互影响，对车辆节点信任进行评估及更新。不仅提高了道路安全事件评估的准确率，而且提高了车联网运行效率，为城市智能交通的应用提供技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108877224B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201810788337.1
申请日：2018-07-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种可进行置信区间估计的短时交通流预测方法，在进行在线短时交通流预测时，不仅可以获得短时交通流的预测值，而且能够同时获得上述预测值的方差估计值，并利用该方差的估计值可以进一步获得短时交通流预测值的置信区间，从而实现对短时交通流预测的不确定性进行定量分析。本发明的方法适用于交通流预测，在智能交通系统中有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN109493597A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811326310.7
申请日：2018-11-08
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明一种基于智能合约共享平台的救助车辆优先通行策略，以运行在区块链上的优先通行智能合约为核心，完成对车辆通行优先权的释放和解除，实现交管平台对车辆行驶特权的综合管理，以实现救助车辆的快速通行，保证患者的按时送达；通过将智能合约的优势应用到权限转接的记录上来，在充分利用闲散车辆资源的情况下，保证了去中心化和受到公众监督，权限不被滥用，实现了资源的综合利用。
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公开(公告)号：CN109302676A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811210143.X
申请日：2018-10-17
Applicant: 长安大学
IPC: H04W4/021 , H04W4/06 , H04W4/40 , H04W12/02 , H04L29/06 , H04L29/08 , G06F16/29 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06Q30/06
CPC classification number: H04W4/021 , G06F21/602 , G06F21/6245 , G06Q30/0645 , H04L63/0428 , H04L67/18 , H04W4/06 , H04W4/40 , H04W12/02
Abstract: 一种面向乘客和司机隐私保留的O-D区域匹配方法，采用管理平台首先对所使用地图进行网格划分，并对每个网格区域给予不同的编号，司机或乘客出行的O-D位置确定后，选择对应位置的网格编号作为出行的O-D信息，再采用基于离散对数困难问题的加密算法对出行O-D信息进行加密并通过管理平台发布，通过对加密后的O-D区域进行匹配解决了现有共乘服务中用户出行位置的泄漏问题，有效保护了乘客的出行区域隐私，消除了潜在的安全隐患。
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公开(公告)号：CN108053665A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201810036829.5
申请日：2018-01-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供车联网环境中双信任机制的交通信息识别转发方法，1.发送节点i向接收节点j发送道路路况信息M，接收节点j接收信息M；2.判断发送节点i是否为特殊车辆，3.收节点j计算发送节点i的信任值；4.接收节点j判断发送节点i是否可信；5.计算道路路况信息M与车辆信息MR属性向量的夹角余弦值和一致性来评估它们的相似度；6.判断发送节点i所发道路路况信息M内容是否可信；本发明通过计算移动节点的信任值判断其是否可信，基于余弦相似度进行信息内容相似性比较，从而对节点发送的信息内容进行文本相似性计算比较，判断节点发送的道路路况信息内容是否可信。利用双信任机制评估了车联网中交通信息的可信度，有效地提高了整个车联网的转发率。
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公开(公告)号：CN106412912A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610460535.6
申请日：2016-06-22
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明一种面向车联网的节点信任评估方法包括，步骤1，在面向车联网中，计算发送节点i对目标节点j的直接可信程度；步骤2，计算目标节点j的间接信任度；步骤3，计算目标节点j的全局信任度；依据已获得的对目标节点j的直接信任度和间接信任度，采用C-F模型对目标节点j的可信程度进行全面评估，获取其全局信任度。本发明所述方法基于不确定性理论，采用C-F模型分别对车联网中车辆节点的直接信任度和推荐信任度进行计算，提高了节点信任度评估的准确性；同时为了避免摒弃恶意或自私节点的不客观反馈产生的推荐信任度失真问题，采用模糊C-means算法对推荐信任度信息进行过滤，有效提高了节点信任度评估的准确率。
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