本发明涉及无人驾驶领域，具体涉及基于安全信誉评估的无人驾驶车群构建方法。
背景技术：
1、(1)身份认证管理研究现状
2、公钥基础设施pki是以公开密钥技术为基础，以数据的机密性、完整性和不可抵赖性为安全目的而构建的认证、授权、加密等硬件、软件的综合设施，是目前应用最广泛的一种加密体制。在云计算中，有多种方法可以创建身份管理系统。这些方法使用各种标准，例如saml和open id，以便在云之间提供单点登陆(sso)身份验证。对于p2p计算，也有一些机制提供了无需连接到中央身份验证服务器的相互身份验证。另一方面，有一些身份验证设施专门为边缘计算模式设计，它们关注同一信任域中的用户身份验证。例如，研究人员为mcc定义了一个集中的基础设施，其中一个受信任的第三方充当身份验证服务器。然而，这种方法要求身份验证服务器在任何时候都是可访问的，因此它们的适用性是有限的。研究人员在另一项工作中开发了一个用户身份验证系统，该系统允许任何fog用户和fog节点相互进行身份验证，但是这种方法强制所有fog节点存储信任域中所有用户的特定凭据信息。尽管这些机制侧重于用户身份验证，但它们对于验证属于同一信任域的边缘数据中心联合可能很有用。
3、在用户认证问题上提出了各种利用特定位置信息的认证方案。例如研究人员引入了情景身份验证的概念，该概念基于与谁在一起、在哪里以及什么时间等信息。研究人员使用近场通信(nfc)验证移动设备正在将任务卸载给授权的本地云组件。需要注意的是，基于位置的身份验证的概念已经在其他几个领域进行了研究(例如无线传感器网络、物联网)，提供了可以适应边缘计算模式的各种机制。
4、在用户移动性方面，已有一些协议尝试实现安全高效的切换身份验证。例如，研究人员提供了一种高效的设计，允许移动客户机从一个区域迁移到另一个区域。这些协议通常需要访问集中云基础设施中的身份验证服务器，因此还有改进的空间。某些边缘计算框架允许用户部署自己的个人数据中心。因此，一些工作，如openi框架，研究了如何在这样的个人c loud let平台上授予外部用户访问权限。在openi中，身份验证组件使用open idconnect身份验证层和其他机制。因此，c loud let的所有者决定信任哪些身份验证服务器，以及允许哪些用户访问c loud let的资源。这些研究可以应用到边缘计算场景下。
5、在车辆身份认证方面，研究人员提出了一个使用本地身份的匿名消息认证协议(liap)。车辆生成其匿名身份以产生消息的签名，同时使恶意车辆的真实身份可以被追踪到，相应的车辆可以从网络中被撤销。同样，研究人员提出了一个高效的基于雾计算的撤销方案，该方案使用merk le哈希树替代crl。ca建立merk le哈希树来维护证书撤销的记录，撤销的证书保存在叶子节点，雾节点在运行过程中向车辆广播该树。研究人员提出了一种保护隐私的证书链接或撤销方案。其中，使用了一个没有链接机构(la)的车辆公共密钥基础设施(vpki)，提出了一个简化scms架构的过程，消除了部署成本，降低了系统攻击尤其是重放攻击的机会。
6、综上所述，现有关于有人驾驶车辆间的安全通信方案大多依赖固定设备充当证书认证机构(cert ificat ion author ity,ca)，考虑到无人驾驶车群内部节点之间的协同以及外部复杂环境的干扰，需要考虑如下问题：
7、1)身份认证效率低：外部车辆节点加入无人驾驶车群时，需要通过认证机构进行身份认证，集中式的身份认证速度无法满足自适应多变的无人驾驶车群。
8、(2)网络安全系统研究现状
9、网络安全系统通过观察网络活动，即捕获网络中的数据包以进行检查，检测系统行为变化，从而确定系统是否受到攻击。研究人员讨论了一种流氓检测的统计技术，在涉及流氓节点的模拟中，通过vanet模型训练安全检测系统模型。使用统计和图形技术进行展示，引入流氓节点，然后通过基于合作信息交换机制的拟议算法进行捕捉。研究人员提出了主动honeypot系统，该系统主要用于检测移动边缘计算部署中的本地对手。然而，这些以mcc为中心的研究工作也可以用于其他模式。研究人员提出了一个框架，使用5g网络的移动设备可以将其安全检测任务委托给位于云中的集中服务。虽然本研究的重点是集中的云服务，但是有可能将此框架调整为更分布式的方法，其中网络安全服务将部署在几乎位于边缘的数据中心。然后，这些服务将全面了解其周围的状况。此外，研究人员提出了部署在cloud let网格体系结构中的分布式安全系统。在这个体系结构中，c loud let的成员可以相互协作，并与外部实体协作，以便检测恶意软件、恶意攻击和其他攻击。研究人员提出了一个基于头部和二级代理的分层合作网络防御博弈(cdg)，以抵御攻击，负责人的角色由决策代理人扮演，该代理人在获得二级玩家的策略后进行检测、预测和反应系统。
10、尽管还有很多工作要做，但是完全有可能重用为云计算和其他相关模式开发的各种网络安全机制和解决方案。这里的主要挑战是处理整个基础设施的分布式特性。然而，许多网络安全解决方案不需要集中式基础设施，它们可以自主地监视环境。一个例子是由研究人员开发的crow解决方案。该网络安全解决方案利用gpu卡的计算能力有效地监视每个虚拟机的运行状况，检测对基础设施的攻击和恶意内部人员的存在。其他的例子还有依赖于基于软件的网络(sdn)原则的网络安全解决方案，这些解决方案提供诸如深度包检查、网络重新配置、策略管理和基于流的异常检测等服务。
11、此外，实际上还有各种网络框架，它们的目标是互连和监视不同的信任域。例如，研究人员提出了一种用于联合云环境的安全体系结构，该体系结构有助于早期检测网络攻击和部署honeypot等早期预警系统。该体系结构的实例需要部署在每个信任域的集中命令控制中心，因此需要进一步研究其对n层层次结构的适用性。然而，该体系结构还引入了各种机制，允许多个信任域协调云内和跨云防御活动。研究人员提出了混合区域认证，它只需要使用基于报告的服务器注册的动态假名变化的车辆通信。最后，一些研究，提供了针对特定联邦云环境的攻击的分析，这些攻击也可以针对边缘计算模式。
12、综上所述，现有的网络安全系统不能直接应用到分布式无人驾驶场景中，需要考虑以下问题：
13、1)没有充分利用相邻车辆节点信息：现有的网络安全系统通常依赖于集中式或半集中式的网络结构，并没有利用邻居节点之间的直接通信信息，而是需要通过引领节点进行分析、决策以及安全网络结构的维持，因此不能适用于分布式无人驾驶这种节点之间紧密联系的结构。
技术实现思路
1、发明目的：
2、针对目前无人驾驶车群在安全性方面没有充分利用相邻车辆节点信息以及新节点加入身份认证效率低等问题，本发明：提出了衡量分布式无人驾驶车群安全性的信誉评估效用；结合无人驾驶车辆节点状态，提出了基本节点集与核心节点链的构建方法；结合区块链进行身份认证，提出了基于信誉评估效用的无人驾驶车群形成算法。通过仿真实验，利用车群信誉评估效用、信誉评估可信度、车群生存时间、可信节点生存时间等评价指标，通过高速公路中的低速、中速、高速场景对本发明提出的安全的无人驾驶车群进行了验证，提高了车群整体的安全性，加快了车辆节点身份验证的响应速度，从而为无人驾驶运动行为能够稳定有序行驶提供了有效的安全保障，对促进无人驾驶健康快速发展，具有重要的意义和应用价值。
3、本发明的技术方案
4、基于安全信誉评估的无人驾驶车群构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
5、步骤1.安全信誉评估；包括：
6、步骤1.1合作事件评估；
7、步骤1.2无人驾驶车辆节点对节点的直接信誉评估；
8、步骤1.3无人驾驶车群对节点的综合信誉评估；
9、步骤2.车群成员相关定义；
10、步骤3.无人驾驶安全车群构建算法；包括：
11、步骤3.1基本节点集构建；
12、步骤3.2核心节点链构建；
13、步骤3.3车群形成；
14、步骤3.4车群维护；
15、步骤3.5车群评价指标。
16、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果
17、本发明目的在于公开分布式无人驾驶安全车群构建方法，为无人驾驶车群运动行为能够稳定有序提供了有效的安全保障，从而可以有效帮助解决目前无人驾驶单智能体诸如变道、避让、安全距离调整、以及道路通行效率等问题，对促进城市场景无人驾驶健康快速发展等，具有重要的意义和应用价值。
1.如权利要求1所述的基于安全信誉评估的无人驾驶车群构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于安全信誉评估的无人驾驶车群构建方法，其特征在于，所述步骤1：
3.如权利要求1所述的基于安全信誉评估的无人驾驶车群构建方法，其特征在于，所述步骤2：
4.如权利要求1所述的基于安全信誉评估的无人驾驶车群构建方法，其特征在于，所述步骤3：
