48、车联网中利用二次信息进行异常行为检测

车联网中利用二次信息进行异常行为检测

1. 引言

车联网（VANET）是一种在相邻多辆车之间建立的自组织无线通信系统，通信方式包括车对车（V2V）和车对基础设施（V2I）。VANET有安全、交通辅助、信息娱乐、金融和导航辅助等多种应用。

基于V2X的安全应用通常会针对特定事件触发警报。例如，车辆碰撞会触发碰撞后通知（PCN）警报，急刹车会触发紧急电子刹车灯（EEBL）警报，减速超过阈值会触发慢速或停车车辆建议（SVA）警报。然而，存在异常行为的车辆可能会在对应事件未发生时发出警报，或者警报中的信息有误。因此，接收警报的车辆需要验证警报事件的真实性，即进行异常行为检测。检测到异常行为后，车辆的车载单元（OBU）会向证书颁发机构（CA）报告，CA会撤销异常车辆的证书并将其逐出网络。

与主警报对应的事件可能会影响相邻车辆，导致其他警报的发送。例如，若PCN警报为真，附近车辆可能会减速，从而触发一系列SVA或EEBL警报。这种相关信息被称为二次信息。本文将探讨如何利用二次信息设计异常行为检测方案。

2. 相关工作

VANET应用的安全性需求已得到广泛认可，许多研究探讨了保障V2V通信安全的要求和挑战，IEEE 1609.2标准定义了V2V通信安全层的功能。但部分研究虽强调了异常行为检测的必要性，却未给出具体方案。

一些可从异常行为检测方案（MDS）中受益的应用，如碰撞预警系统，未提出异常行为检测方案。Golle等人提出整合不同传感器信息识别恶意信息和节点的模型，但未详细给出检测算法，且未考虑其他车辆的二次信息。Schmidt等人提出基于信任计算的方案，但未研究其在不同道路场景下的性能。Ghosh等人提出的PCN应用异常行为检