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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种适用于物联网感知节点的信任管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114491672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210139314.4，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权一种适用于物联网感知节点的信任管理方法是由余乐峰;公备;王茜设计研发完成，并于2022-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于物联网感知节点的信任管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种适用于物联网感知节点的信任管理方法。物联网感知节点网络是一个由无数异构节点组成的复杂网络，节点出于节省能量或保护隐私等方面的考虑，即倾向于请求获取其他节点的信任信息，拒绝或者忽略其他节点对自己的请求，以此来实现自身利益的最大化。整个系统的效用将大打折扣，甚至会导致节点会被恶意节点影响导致做出错误的决策。本发明通过对信任管理过程进行演化博弈建模，在其中引入信誉机制和反思机制后，通过对提出的博弈模型进行演化动力学分析，证明了演化稳定状态的存在，此状态下整体节点会向选择合作策略的方向进行演化，最终达到整体大部分节点选择合作策略的状态，保证了方案的有效性。本发明有效的提高了信任管理效率。

本发明授权一种适用于物联网感知节点的信任管理方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于物联网感知节点的信任管理方法，其特征在于： 在对节点网络进行博弈建模之前，首先对感知节点网络做出如下设定： 1整个感知节点网络由N个理性感知节点组成，节点间的信任管理包括直接信任度量和间接信任度量，直接信任度量通过与目标节点交互来获取信任信息，间接信任度量通过与目标节点的邻居节点交互来获取信任信息； 2所有节点发送一个消息需要消耗相同的能量，接受消息能耗忽略不计； 下面定义节点间交互的基本博弈模型； 过程1：将节点的博弈过程定义为一个三元组，G＝P1,S,u，其中P1为博弈参与者集合，即网络中的感知节点，P1＝{i，j}，i，j∈N，S是每个节点采取的策略集，S＝{s1,s2}＝{合作C，不合作UN}，u为节点的收益函数； 定义节点i的收益函数为 uiSi,Sj＝Sjbi-Sicni+p1 其中，Si,Sj分别是节点i和节点j在时隙t时选择的博弈策略；bi是当目标节点选择合作策略时，节点i的收益，bi＝δea，其中δ是由于目标节点合作时i得到的最大收益，a为此次信任信息对节点i的信任决策的影响因子，a越大表明该次信任获取对整体信任决策的影响越大，0≤a1，默认a＝0.5；ni是节点i在一次信任获取中发送的消息数量；p是节点i选择合作策略后，因为揭露隐私而造成的损失； 节点j的收益函数为 ujSj,Si＝Sibj-Sjcnj+p2 过程2：根据效用节点的收益函数可知博弈双方的收益矩阵；如果节点i选择合作策略，则他会诚实地响应其他节点的请求，此时Si＝1，若节点处于节能或者其他考虑采取自私行为，即忽略其他节点的消息，此时Si＝0；由此可得信任管理模型的收益矩阵； 由收益矩阵可知，在博弈双方均选择不合作时，两方博弈达到纳什均衡，此时无论对方做出哪种决策，己方的收益都会比合作时高；此时双方节点的收益为0，在这种情况下进行的信任管理将由于节点的不合作行为导致无法获取对方的信任证据，节点必须再次选择其他节点重复信任管理工作，使信任管理效率大大降低； 激励机制： 在信任管理过程中引入信誉激励机制，通过对选择合作策略的节点进行信誉奖励，对选择不合作策略的节点扣减信誉，并使各个节点根据信誉和收益进行反思和调整自己的策略的方法作为奖惩机制进行演化博弈； 过程2.1：记感知节点网络中t时刻节点i的信誉值为Rit，则节点选择合作策略时，节点的信誉值定义为 Rit＝Rit'×λt,t'+ri3 若节点选择不合作策略时，节点的信誉值定义为 Rit＝Rit'×λt,t'-ri4 其中，t'为上次交互的时刻，ri为信誉累计的基础值，λt,t'为时间衰减函数，本文中，令,其中c1为衰减函数的调节因子，防止衰减函数过小，使得累积信誉的影响度变小，c1越大节点整体信誉衰减越慢，默认c1＝0.5；在衰减函数的作用下，节点先前累积的信誉值会随着时间进行衰减，且距离本次交互时间越长，衰减程度越大；过程2.2：物联网感知节点在进行信任博弈时，会根据对方的信誉值调整自己的策略，信誉低的节点更容易遭到拒绝，定义调整概率为其中Rit表示节点i在t时刻的信誉，N表示节点整体，根据上文中的公式1和公式2，在信任博弈过程中，节点j针对节点i的信任博弈的预期收益为若节点j选择策略为不合作，会因对方的信誉值调整为合作策略，则节点i的预期收益为 UiSi,Sj＝1-PuiSi,UN+PuiSi,C5 1若节点j选择策略为合作，会因对方的信誉值调整为不合作策略，则节点i的预期收益为 UiSi,Sj＝1-PuiSi,C+PuiSi,UN6 过程2.3：在信誉累积的基础上引入反思机制来度量个体在演化过程中的策略调整，使得演化过程更加准确； 感知节点信任博弈中，选择策略si∈S的节点进行反思；进行反思的平均反思率为musi,S+nRt，其中musi,S+nRt0且为常数，其中m＝0.5,n＝0.5，usi,S表示在总体状况为S情况下，选择策略si的节点的总收益期望，Rt为节点信誉； 过程2.4：感知节点信任博弈中，选择策略sj∈S的节点在进行反思时，策略调整为si的概率为其中g为常数使得g+ush,S0，默认g＝0.5，分别表示节点整体选择策略si，sh的比例，usi,S,ush,S分别表示在总体状况为S情况下节点选择策略si，sh的收益期望； 在有限总体中，感知节点在进行信任博弈过程中由于反思机制的存在，不同策略的整体之间会相互流入流出，进而不断演化；对于选择策略si的节点来说，总流出为总流入为其中分别表示节点选择策略si,sj的比例，分别表示选择策略si,sj的节点的反思比例； 演化动力学分析： 由于演化博弈的演化稳定状态x*具有稳定性，即在此状态下总体中即使发生少量突变最终仍会返回到x*状态，根据微分方程平衡点的稳定性质可知，演化稳定状态x*要求满足动态方程在x*处的函数值等于0，且在x*处的导数小于0，即Fx*＝0且F'x*＜0；记和分别为选择合作和不合作策略的节点比例，且满足由复制子动态方程得选择合作策略的个体比例的动态方程； 过程3.1：将演化博弈模型的收益函数和激励机制代入演化动力学分析可得，选择合作策略的节点的期望收益为 其中Us1,s1,Us1,s2分别表示节点选择合作策略时，对方节点选择合作和拒绝策略时的收益，分别表示节点调整为合作策略和拒绝策略的概率； 选择不合作策略的节点的期望收益为 其中Us2,s1,Us2,s2分别表示节点选择拒绝策略时，对方节点选择合作和拒绝策略时的收益； 根据公式7和公式8得，整个网络的平均收益为 由复制子动态方程可知，选择合作策略的信任演化的复制动态方程为 将式9代入式10可得 过程3.2：式11即为基于信誉反思的演化博弈模型的动态演化方程，他反映了整个演化群体策略的演化趋势；根据演化稳定的特性，处于演化稳定状态的整体即使在出现了微小的突变也很快的回到稳定状态；也就是说，在物联网信任管理的过程中，处于演化稳定状态的物联网环境中如果出现了少部分节点选择不合作策略，也会因为整体的演化机制很快调整为合作策略；下面开始对其演化稳定状态进行分析； 由式11可知，且令求解可得该演化博弈有两个稳定状态 当us1,x-us2,x0时，是物联网基于信誉反思的演化博弈的稳定状态；此时演化博弈的纳什均衡为双方均选择不合作的策略，该均衡严格占优且演化稳定；在此状态下，无论节点j选择什么策略，节点i选择不合作策略的收益总是大于其选择合作策略的收益；无论总体状态如何，经过演化，最终会达到全部节点都选择不合作策略的稳定状态； 当us1,x-us2,x0时，是物联网基于信誉反思的演化博弈的稳定状态；此时演化博弈的纳什均衡为双方均选择合作的策略，该均衡严格占优且演化稳定； 信任管理机制： 整个系统需要尽量满足us1,x-us2,x0的条件；将公式78代入可得 综上可知，通过调节节点发送信息的能耗c以及基于信誉的节点策略调整概率P使得整个系统中us1,x-us2,x0，使得系统整体的节点向选择合作策略的稳定状态演化。

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