【摘 要】
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车辆自组织网络（VANETs）可以改善交通流,促进智能交通,并提供方便的信息服务,在辅助车辆驾驶、安全警告等诸多应用都有广泛性的表现。但是随着车辆节点与其他节点的数据共享在规模和维度上呈现爆炸性增长,传统的车联网会受到身份有效性和消息可靠性等问题的影响。同时,现有的用于近邻查询处理的可扩展增量处理技术只提供了树索引上的技术创新,而没有考虑分级的隐私保护问题,导致查询效率低下,查询精度低。基于上述原
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61872105）；
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车辆自组织网络（VANETs）可以改善交通流,促进智能交通,并提供方便的信息服务,在辅助车辆驾驶、安全警告等诸多应用都有广泛性的表现。但是随着车辆节点与其他节点的数据共享在规模和维度上呈现爆炸性增长,传统的车联网会受到身份有效性和消息可靠性等问题的影响。同时,现有的用于近邻查询处理的可扩展增量处理技术只提供了树索引上的技术创新,而没有考虑分级的隐私保护问题,导致查询效率低下,查询精度低。基于上述原因,本文对车联网系统中的连续k最近邻查询算法进行了研究。本文首先基于全同态加密和联盟区块链（DSS-AHCB）对数据安全共享和存储方案进行了研究,提出了基于全同态和联盟链进行数据安全加解密及传输的方案。基于椭圆曲线双线性对性质的数字签名技术保证数据传输到节点时的可靠性和完整性,引入新兴的联盟区块链技术,为数据存储提供了一个分散可靠的数据库;为取得更好的安全性能,提出了VP~2-AES-FHE加密方案,开销小,明文扩展和复杂度低;在DSS-AHCB网络体系中,通过智能合约在传输和存储数据时限制预选节点的触发条件,并将数据币分配给参与数据贡献的车辆。理论研究和实验表明,所提DSS-AHCB解决方案提高了加密数据的传输效率,在数据共享和存储方面更加安全可靠。进一步研究了基于隐私分级和组合相似集合的连续k最近邻查询算法。基于TPR树索引,根据3种剪枝规则进行剪枝;同时利用组合相似集合,划定预搜索区域计算查询结果,在分级区分隐私保护等级的基础上,提高了数据的可用性;在考虑敏感和非敏感数据属性之间的复杂关联的基础上,在公布多维相关的高维数据的情况下,使用贝叶斯网络和计算相关联信息值,提高查询的精度。理论研究和实验表明,所提算法提高了多隐私需求下的算法效率,使得连续k最近邻的查询结果更加精准。
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