社会物联网的信任计算启发式方法：一种基于机器学习的途径
密码学与安全
2021-02-23 v1 性能
摘要
物联网（IoT）是一个不断演进的由数十亿互联物理对象（如大量传感器、智能手机、可穿戴设备与嵌入式设备）组成的网络。这些通常被称为智能对象的物理对象在现实世界部署时，会从周围环境聚合有用信息。近来，IoT的这一概念被扩展以纳入社交网络特性，从而催生了“社会物联网”（SIoT）这一前景广阔的范式。在SIoT中，设备作为自主智能体运行，并基于其与所有者的社会关系以智能方式提供信息交换与服务发现。信任在建立物理对象间可信关系及降低决策过程中的潜在风险方面发挥着重要作用。本文提出一种信任计算模型，用于提取SIoT环境中的个体信任特征。此外，采用基于机器学习的启发式方法聚合所有信任特征，以确定综合信任评分。仿真结果表明，所提出的基于信任的模型能高效隔离网络内可信与不可信节点。
引用
@article{arxiv.2102.10997,
title = {Trust Computational Heuristic for Social Internet of Things: A Machine Learning-based Approach},
author = {Subhash Sagar and Adnan Mahmood and Quan Z. Sheng and Wei Emma Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.10997},
year = {2021}
}
备注
6 pages