评估基于马尔可夫链的信任模型在车联网中的粒度
密码学与安全
2026-03-10 v1
摘要
信任管理是车联网 (VANETs) 中的关键研究基石,其中数据共享的可靠性完全取决于驾驶员的诚信。在这些网络中,驾驶员的声誉基于其最近消息历史的真实性动态构建:持续的可靠性会建立信任,而频繁的误信息则导致排除。本研究通过建模行为转换(具体而言是"好"与"坏"状态之间的转换频率和性质)来分析驾驶员公告特征。为便于此分析,评估了三种不同粒度的基于马尔可夫链的行为模型:4状态模型、7状态模型和高分辨率11状态模型。通过模拟公告和报告模式,评估每个模型反映细微行为变化的能力。我们的结果确认,增加信任状态的数量显著增强了系统捕捉复杂动态驾驶行为的能力,为VANETs的安全提供了更稳健的框架。
引用
@article{arxiv.2603.07724,
title = {Evaluating Granularity in Markov Chain-Based Trust Models for Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)},
author = {Rezvi Shahariar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.07724},
year = {2026}
}
备注
35 pages