基于车联网的虚假数据检测模型

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为了保护最具价值的车联网速度与位置信息,有效提高交通数据的安全性,对车联网VANET(Vehicular Ad-hoc NETwork)中基础信息的安全性、真实性进行了研究,提出了一种利用余弦相似度聚类方法的车联网数据真伪检测模型。该模型中车辆将收集到包括周边车辆、无线网络等多方面数据,通过余弦相似度聚类的方法对这些不同来源的交通流数据进行检测、过滤。实验表明,该方法能有效降低信息的错误率,提高安全性,为基于车辆位置、速度基础上的其它应用奠定了很好的基础。
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