存在不确定性时 VANET 中用于不当行为检测的局部投票博弈
计算机科学与博弈论
2019-09-17 v1
摘要
相邻车辆间的合作是解决车载自组织网络（VANETs）中恶意节点识别问题的有效方案。然而，其结果取决于节点在协作中的信念与反应。本文提出了一种朴素的博弈论方法，该方法刻画了节点对其监测系统、邻节点类型以及合作结果的不确定性。具体而言，利用贝叶斯博弈构建了用于识别目标节点的局部投票方案的一个阶段。在此背景下，通过在节点的期望效用中提供激励来促进网络中的合作。随后对该模型进行分析以获得均衡点，确保任何节点都无法通过更改自身策略来改善其效用。最后，通过大量仿真结果研究了恶意节点与良性节点的行为。具体地，展示了现存的不确定性及所设计的激励如何影响参与者的策略，进而影响对目标节点的正确识别。
引用
@article{arxiv.1909.06693,
title = {Local Voting Games for Misbehavior Detection in VANETs in Presence of Uncertainty},
author = {Ali Behfarnia and Ali Eslami},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.06693},
year = {2019}
}