37、基于机器学习与区块链的智能交通系统安全防护方案

基于机器学习与区块链的智能交通系统安全防护方案

1. 背景与趋势

随着通信、传感器和电气系统的发展，传统嵌入式系统和控制器逐渐被网络物理系统（CPS）所取代。CPS 与互联网技术相结合，连接了虚拟与现实世界，在工业和生活的诸多方面得到广泛应用。智能交通系统（ITS）作为 CPS 的一个典型例子，旨在提供更舒适、动态、安全和高效的交通方式及城市基础设施。同时，汽车行业也在推动智能车辆技术的发展，改变着人们的出行体验和生活方式。

在安全和隐私方面，将区块链技术引入车联网（IoV）可以保障数据的不可篡改，从而提高安全性。然而，区块链本身并不能直接确保安全和隐私，因此本研究使用入侵检测系统（IDS）来识别系统中的可疑威胁。为解决区块链赋能的物联网的安全和隐私问题，已有多项举措。例如，有研究构建匿名声誉系统，以保护车辆隐私并防止欺诈消息传播；还有研究提出基于区块链的异构 ITS 网络安全框架，加速分布式密钥管理过程，提高效率。

当前 ITS 面临着诸多挑战，如交通拥堵、事故和污染问题日益严重。为应对这些挑战，ITS 整合了传感、通信、信息传播和交通控制等多种技术。数据收集、分析和传输是 ITS 发挥作用的三个基本组成部分。传统的交通数据收集方法，如感应线圈探测器和气动管，由于成本高和对交通的影响，使用越来越少。如今，随着传感和成像技术的发展，视频摄像头和 RFID 阅读器越来越多地用于交通数据收集。此外，GPS 数据、Wi-Fi 和蓝牙的 MAC 地址以及手机数据也为交通分析提供了更多可能。

数据收集方式	原理	优缺点