面向 IoV 部署的高效扇形聚类信任路由模型与 QoS 与安全感知侧链设计

互联网车联网 (IoV) 部署的快速扩张 necessitates 高效且安全的路由模型以管理由互联设备与车辆生成的海量数据流量。对于 IoV 部署,我们提出了一种新型扇形信任路由模型,其具备良好质量服务 (QoS) 和安全感知侧链功能。我们的方法利用延迟、吞吐量、数据包递送比 (PDR) 和能源消耗的 temporal 水平来确定最优路由路径,从而确保高效的数据传输。我们采用细菌生长优化 (BFO) 算法来管理网络中的侧链,该算法动态调整侧链配置以优化系统性能。扇形聚类技术用于将节点分组为高效聚类,以实现更高效的通信和资源利用。广泛的实验和性能分析用于评估所提出的模型。现有基于区块链的安全模型经我们的发现显著改进。我们的模型在延迟降低 9.5%、吞吐量提升 10.5%、PDR 提升 2.9% 和能源消耗降低 4.5%方面均取得显著成果。此外,我们评估了该模型对抗仿冒、伪装和洪水攻击的能力,这些是 IoV 部署中常见的安全威胁。即使在这些攻击情景下,我们的模型也提供了比现有解决方案更高的 QoS 水平,确保 uninterrupted and reliable 数据传输。在 IoV 部署中,所提出的路由模型和侧链管理方法在智能城市、工业自动化、医疗保健系统、交通网络和环境监测等方面具有众多应用和用例。