工业互联网的信任管理方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种工业互联网的信任管理方法、装置及电子设备，该方法包括：按照就近原则将工业互联网中的第一运动节点进行分簇，得到运动簇；获取所述第一运动节点的信任证据集；基于所述信任证据集通过采用随机森林算法预先构建好的决策树对所述运动簇进行信任评估，得到所述运动簇对应的决策结果；采用椭圆曲线和哈希函数对所述决策结果进行加密，得到加密决策结果；通过所述运动簇中的第二运动节点将所述加密决策结果发送到基站节点；通过所述基站节点采用滑动时间窗口对所述加密决策结果进行加权求和，得到所述第一运动节点的最终信任值，完成工业互联网中的运动信任管理。完成工业互联网中的运动信任管理。完成工业互联网中的运动信任管理。

【技术实现步骤摘要】
工业互联网的信任管理方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及工业互联网通信安全
，尤其涉及一种工业互联网的信 任管理方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]工业互联网中高度动态的网络拓扑结构、物流车辆间的陌生关系、暴露的 通信连接等不可避免地对工业互联网构成安全威胁，适当的信任管理方法可以 识别恶意节点，抵御恶意攻击，保证通信过程的稳定性，从而改善运动节点的 行驶条件，最终提高工业互联网场景下运动节点的安全性。
[0003]针对工业互联网极高的时延敏感度，分布式信任管理中传统的基于密码学 的信任管理方法面临计算复杂度高、资源损耗大，时延长的严重问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提出一种工业互联网的信任管理方法、装置 及电子设备，用以解决或部分解决上述技术问题。
[0005]基于上述目的，本申请的第一方面提供了一种工业互联网的信任管理方 法，所述方法包括：
[0006]按照就近原则将工业互联网中的第一运动节点进行分簇，得到运动簇；
[0007]获取所述第一运动节点的信任证据集；
[0008]基于所述信任证据集通过采用随机森林算法预先构建好的决策树对所述 运动簇进行信任评估，得到所述运动簇对应的决策结果；
[0009]采用椭圆曲线和哈希函数对所述决策结果进行加密，得到加密决策结 果；
[0010]通过所述运动簇中的第二运动节点将所述加密决策结果发送到基站节 点；
[0011]通过所述基站节点采用滑动时间窗口对所述加密决策结果进行加权求 和，得到所述第一运动节点的最终信任值，完成工业互联网中的运动信任管 理。
[0012]基于同一个专利技术构思，本申请的第二方面提出了一种工业互联网的信任 管理装置，包括：
[0013]分簇模块，被配置为按照就近原则将工业互联网中的第一运动节点进行 分簇，得到运动簇；
[0014]信任证据获取模块，被配置为获取所述第一运动节点的信任证据集；
[0015]信任评估模块，被配置为基于所述信任证据集通过采用随机森林算法预 先构建好的决策树对所述运动簇进行信任评估，得到所述运动簇对应的决策 结果；
[0016]信息加密模块，被配置为采用椭圆曲线和哈希函数对所述决策结果进行 加密，得到加密决策结果；
[0017]信息发送模块，被配置为通过所述运动簇中的第二运动节点将所述加密 决策结果发送到基站节点；
[0018]信任值计算模块，被配置为通过所述基站节点采用滑动时间窗口对所述 加密决策结果进行加权求和，得到所述第一运动节点的最终信任值，完成工 业互联网中的运动信任管理。
[0019]基于同一个专利技术构思，本申请的第三方面提出了一种电子设备，包括存 储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处 理器执行所述程序时实现第一方面所述的方法。
[0020]从上面所述可以看出，本申请提供的工业互联网的信任管理方法、装置 及电子设备，采用随机森林算法对每个运动簇中运动节点进行分类，得到高 信任运动节点和低信任运动节点，能够在不增加信任评估偏差的情况下限制 分布式信任管理决策学习的过拟合问题，使用滑动时间窗存储运动节点的分 类结果，降低了随机森林算法中决策树训练失败的影响，进而提升了工业互 联网络运动节点信任评估的准确率。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或 相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中 的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创 造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本申请实施例的工业互联网的信任管理方法的流程示意图；
[0023]图2为本申请实施例的运动簇分类的流程示意图；
[0024]图3为本申请实施例的信任评估的流程示意图；
[0025]图4为本申请实施例的构建决策树的流程示意图；
[0026]图5为本申请实施例的应用滑动时间窗的流程示意图；
[0027]图6为本申请实施例的工业互联网的信任管理装置的结构示意图；
[0028]图7为本申请实施例的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0029]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施 例，并参照附图，对本申请进一步详细说明。
[0030]需要说明的是，除非另外定义，本申请实施例使用的技术术语或者科学 术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申 请实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或 者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语 意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件 及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非 限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还 是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对 象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
[0031]如
技术介绍
所述，近年来在物联网技术的推动下，工业互联网+交通运 输环境使得各个领域取得飞速发展，这为物流运输企业的发展带来了一定的 机遇和挑战，需要物流运输企业加强对互联网技术的有效应用，完善运输车 辆管理，解决其中的运输安全和交通
拥挤等问题。伴随着无线接入、核心网 等技术的快速发展，基于工业互联网构建的车联网正在被广泛部署。车联网 的最终目标是通过车辆与其他交通实体交换关键信息，提高交通系统的安全 性、智能性和效率。在车联网中，车辆配备了无线传感器和OBU(On boardUnit，车载单元)等智能设备，具有强大的通信、存储和计算能力。此外，车 联网还能够实现智能交通系统管理和动态信息服务的集成，也可以减少交通 事故的数量，缓解交通拥堵。然而，车联网高度动态的网络拓扑结构、车辆 间的陌生关系、暴露的通信连接等不可避免地对车联网构成安全威胁。一方 面，车辆可能因为传感器等智能设备的故障，使其接受到的信息与真实信息 间出现偏差；另一方面，恶意车辆会通过向网络中注入虚假信息，向网络中 诚实车辆施行欺骗，获取自身非法利益。运输车辆作为车联网场景中最常见 的车辆类型之一，同样会遭受恶意节点的攻击，对运输车辆能否能够安全准 确按照既定计划实行配送有重大影响。
[0032]适当的信任管理机制可以识别恶意节点，抵御恶意攻击，保证通信过程 的稳定性，从而改善驾驶条件，最终提高工业互联网场景下运输车辆的安全 性。适当的信任共享机制可以在网络中准确地共享车辆节点的信任信息，以 保障节点信任信息的全局一致性。针对车联网时延敏感度极高的系统而言， 传统的基于密码学的信任管理与共享机制面临计算复杂度高、资源损耗大， 时延长的严重问题，因此众多研究将重点放在基于非密本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业互联网的信任管理方法，其特征在于，所述方法包括：按照就近原则将工业互联网中的第一运动节点进行分簇，得到运动簇；获取所述第一运动节点的信任证据集；基于所述信任证据集通过采用随机森林算法预先构建好的决策树对所述运动簇进行信任评估，得到所述运动簇对应的决策结果；采用椭圆曲线和哈希函数对所述决策结果进行加密，得到加密决策结果；通过所述运动簇中的第二运动节点将所述加密决策结果发送到基站节点；通过所述基站节点采用滑动时间窗口对所述加密决策结果进行加权求和，得到所述第一运动节点的最终信任值，完成工业互联网中的运动信任管理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照就近原则将工业互联网中的第一运动节点进行分簇，得到运动簇包括：通过所述基站节点的通信链路确定所述工业互联网中的所述第二运动节点；计算所述第一运动节点和所述第二运动节点的欧式距离，将所述欧式距离小于预定值的所有所述第一运动节点作为所述第二运动节点的初始运动簇；获取初始运动簇中所有所述第一运动节点的行驶方向；提取所述初始运动簇中的所述行驶方向相同的所述第一运动节点，得到第一初始运动簇；获取所述第二运动节点的通信范围；提取所述第一初始运动簇中小于所述通信范围的所述第一运动节点，得到第二初始运动簇，将所述第二初始运动簇作为所述运动簇。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照就近原则将工业互联网中的第一运动节点进行分簇，还包括：响应于确定相同所述第一运动节点同时属于不同的所述第二初始运动簇，对包括相同所述第一运动节点的所述第二初始运动簇中所述第二运动节点的所述通信范围进行排序，将所述第一运动节点划分为对应所述通信范围大的所述第二初始运动簇。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述信任证据集通过采用随机森林算法预先构建好的决策树对所述运动簇进行信任评估，得到所述运动簇对应的决策结果，包括：获取所述信任证据集中的信任属性集；将所述信任属性集按照所述决策树进行排列，得到排列结果；基于所述排列结果将所述第一运动节点划分为高信任运动节点和低信任运动节点，将所述分类结果作为所述决策结果，完成所述信任评估。...

【专利技术属性】
技术研发人员：荆涛，刘越，王晓轩，霍炎，高青鹤，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：