面向智能自主车载系统的基于区块链与模糊逻辑的虚假数据发现

自本十年初以来，多起事件报告表明，针对智能联网车辆的虚假数据注入攻击造成了巨大的工业损失与人员伤亡。数据窃取、泛洪、模糊测试、劫持、恶意软件欺骗以及高级持续性威胁已成为急剧增长的攻击方式，通过破坏对自动驾驶车辆的信任而导致终端用户冲突。考虑到那些用于测算车辆定位因素的敏感数据，传统的集中式技术可能被恶意滥用于更新合法的车载状态。经调研，现有的基于状态与似然估计的集中式虚假数据检测方法在准确性、信任、成本与效率方面存在恶劣的权衡。区块链结合模糊逻辑智能已展现出解决当今自主车载系统所面临的定位问题、信任与虚假数据检测挑战的潜力。所提出的基于区块链的模糊解决方案展示了一种新颖的虚假数据检测与声誉保持技术。所阐释的模型依据车辆规则与行为过滤虚假及异常数据。除提升检测精度并消除单点故障外，其贡献还包括在区块链网络授权状态数据之前，于路侧单元节点内适配模糊AI功能。最后，充分的实验评估验证了所提模型的有效性。