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借助车联网边缘计算环境，将信誉系统引入现有车联网中，可利用其值大小直接指示车辆对网络功能部署与发展的贡献程度，以评估和展示车辆的可信度，避免恶意攻击。同时，针对未来车联网即将出现的数十亿全球入网车辆情况，将信誉管理实行去中心化部署，实现及时提供信誉值查询，均衡管理开销和快速精准的信誉值更新。基于该系统，网络运营者可以及时发现和消除行为不良的车辆，避免潜在的安全威胁。

该项成果由五部分功能组成： (1）网络监控：通过MEC服务器，LA监视发生在网络边缘的事件。监视任务包括务包括获悉信誉查询请求，收集过往车辆的状态信息（如包含位置，速度和方向等驾驶状态的安全信文）和上传的信誉段等。 (2）信息记录:来自车辆的监控信息需要进行分类以便高效地记录。安全信文和信誉段附有车辆的假名。通过验证假名，LA充当可信的权威机构来识别车辆，辨识信誉段提供者和被评估者身份,从而将它们有序地分类,方便后续规范化记录。 (3）信誉查询:在与车辆邻居通信前，车辆查询其信誉值以确保安全交互。服务提供商也在为用户提供服务之前访问LA以确定可信的服务对象，避免来自恶意车辆的潜在威胁。 (4）信誉计算:LA收集、区别和聚合时间窗口内上传的不同信誉段，以形成合成信誉段。综合考虑合成的信誉段与车辆上一个历史信誉值，以计算得出车辆最新信誉值。正是通过这种方式，LA实现考虑周到的本地信誉值更新。 (5）黑名单更新:当车辆的信誉值低于设定阈值时，车辆将受到惩罚甚至严重时被网络隔离。如有必要，恶意车辆将被添加到本地黑名单中，该黑名单将广播给此地区的车辆和服务提供商。

该科技成果研发团队人数6人，高级人员占比50%以上，均为硕士及以上学历，有着丰富的车联网行业从业经验，能够精准把握项目需求，并采用合适的方案实现，团队成员紧密合作，分工明确。

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