| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.2.1 VANETs中虚假信息检测方法研究 | 第12页 |
| 1.2.2 VANETs中Sybil攻击检测方法研究 | 第12页 |
| 1.3 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关工作 | 第14-26页 |
| 2.1 车载自组网的概述 | 第14-20页 |
| 2.1.1 车载自组网的概念及特征 | 第14-16页 |
| 2.1.2 车载自组网的安全需求 | 第16页 |
| 2.1.3 车载自组网的内部攻击 | 第16-18页 |
| 2.1.4 车载自组网的发展现状 | 第18-20页 |
| 2.2 针对虚假消息的攻击检测方法 | 第20-21页 |
| 2.2.1 基于车辆行为异常的方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于数据一致性机制的方法 | 第21页 |
| 2.3 针对虚假身份的Sybil攻击检测方法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 基于资源的检测方法 | 第22页 |
| 2.3.2 基于假名滥用的检测方法 | 第22页 |
| 2.3.3 基于位置验证的检测方法 | 第22-23页 |
| 2.3.4 基于身份认证的检测方法 | 第23-24页 |
| 2.4 小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于弱分类器集成的虚假信息检测方法 | 第26-38页 |
| 3.1 研究背景 | 第26页 |
| 3.2 系统介绍 | 第26-30页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 攻击模型 | 第28页 |
| 3.2.3 信息特征定义 | 第28-29页 |
| 3.2.4 分割特征规则 | 第29-30页 |
| 3.3 WCIT方法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 信息收集 | 第31页 |
| 3.3.2 预处理 | 第31-32页 |
| 3.3.3 虚假信息检测 | 第32-33页 |
| 3.3.4 后期处理 | 第33页 |
| 3.4 仿真实验与性能分析 | 第33-36页 |
| 3.4.1 仿真参数设置 | 第34页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第34-36页 |
| 3.5 小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于时空分析的抗合谋Sybil攻击检测方法 | 第38-58页 |
| 4.1 研究背景 | 第38-39页 |
| 4.2 系统介绍 | 第39-42页 |
| 4.2.1 系统模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 攻击模型 | 第40-41页 |
| 4.2.3 设计目标 | 第41-42页 |
| 4.3 STARCS方法 | 第42-49页 |
| 4.3.1 系统初始化 | 第42-43页 |
| 4.3.2 方案总体介绍 | 第43-45页 |
| 4.3.3 获取身份标识 | 第45-47页 |
| 4.3.4 Sybil攻击检测 | 第47-49页 |
| 4.4 安全分析 | 第49-52页 |
| 4.5 性能分析与仿真 | 第52-56页 |
| 4.5.1 计算开销 | 第52-53页 |
| 4.5.2 通信开销 | 第53页 |
| 4.5.3 仿真实验和结果分析 | 第53-56页 |
| 4.6 小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 全文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 硕士学位期间发表的论文、申请的专利及参与的科研项目 | 第66页 |
