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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种车联网紧急消息信任评估方法及系统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：CN116828416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310660058.8，技术领域涉及：H04L67/1097；该发明授权一种车联网紧急消息信任评估方法及系统是由刘志全;周浩;邵诗韵;马勇;官全龙;王晓明设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车联网紧急消息信任评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车联网紧急消息信任评估方法及系统，方法包括：S1、初始化，各个组成初始化，区块链网络激活，RSU和VRC上完成加密算法、签名算法的初始化，边缘服务器上完成机器模型训练；S2、车辆在车辆注册中心进行注册，车辆数据保存至区块链；S3、车辆感知紧急事故后进行紧急消息散播；S4、收到紧急消息的车辆向路侧单元发出车辆信任值查询请求；S5、路侧单元与区块链网络交互，查询车辆信任值；S6、路侧单元与边缘服务器交互分析紧急消息；S7、收到紧急消息的车辆进行紧急消息信任评估；S8、收到紧急消息的车辆对紧急消息做出反馈。本发明提升了消息信任评估准确率，并且在各个恶意车辆占比下消息信任评估准确率表现出较好的鲁棒性。

本发明授权一种车联网紧急消息信任评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车联网紧急消息信任评估方法，其特征在于，设有区块链网络、车辆注册中心VRC、路侧单元RSU、边缘服务器ES以及车辆，方法包括以下步骤： S1、初始化，各个组成进行初始化，区块链网络激活，RSU和VRC上完成加密算法AES、数字签名算法RSA的初始化，边缘服务器上完成机器模型的训练； S2、车辆在车辆注册中心进行注册，车辆数据保存至区块链； S3、车辆感知紧急事故后进行紧急消息散播； S4、收到紧急消息的车辆向路侧单元发出车辆信任值查询请求； S5、路侧单元与区块链网络交互，查询车辆信任值；具体为： RSU在接收到车辆信任值查询请求之后，先使用中的公钥验证签名，然后根据其中的身份标识，调用信任值查询算法查询对应的信任值；表示为： 其中，分别表示消息请求的有效时间、车辆的公钥以及对该请求的签名，车辆即某一收到紧急消息的车辆，i=1,…,n；表示为： 其中，、分别表示广播消息生成的位置和时间； 然后，RSU将携带的三类与事故密切相关的信息输入到随机森林模型中，得到消息真实概率； RSU将消息真实概率与切换策略阈值进行比较： 其中，切换策略阈值的值取0.5； 若，即表示应用查询后缓存策略，该策略下RSU等到车辆发起信任值查询，并缓存其查询内容和查询记录；若，即表示应用预缓存策略，该策略下RSU即刻收集范围内所有车辆的信任值； RSU将的值以及输入到信任值查询算法，进行信任值的查询； 信任值查询算法具体为： 首先根据的值，启动预缓存策略或查询后缓存策略； 当启动预缓存策略时，RSU将会问询每一辆进入其范围的车辆的ID，然后在区块链中查询车辆ID对应的信任值，接着将这些信任值缓存到本地，当事故发生时，一旦有车辆向RSU发起信任值查询请求，RSU直接从缓存中读取信任值快速响应请求； 当启动查询后缓存策略时，RSU不会问询车辆ID，而是等到有车辆向RSU发起对目标车辆的信任值查询请求时，RSU首先在区块链中查询目标车辆的信任值，然后缓存，当后续车辆发起对同一目标车辆的信任值查询请求时，直接从缓存中读取信任值并响应请求； S6、路侧单元与边缘服务器交互分析紧急消息；具体为： RSU调用算法查询车辆信任值的同时，RSU将查询中携带的事故消息发送至边缘服务器，边缘服务器将该消息中的输入到训练好的随机森林模型中，随机森林模型经过特征提取与分析后，输出消息真实概率，边缘服务器将返回给RSU，RSU将信任值和消息真实概率打包成返回给车辆，表示为： 其中，表示消息有效时间，为RSU的公钥，表示对该消息的签名； S7、收到紧急消息的车辆进行紧急消息信任评估；具体为： 当车辆收到RSU返回的后，先使用公钥验证签名，然后进行紧急消息信任评估；紧急消息的信任评估分为两部分进行，具体为： 第一阶段，基于携带的广播车辆的信任值，通过贝叶斯模型计算消息聚合可信度，的计算过程为： 其中，通过车辆信任值、消息新鲜度以及车辆位置计算得到： 其中，和分别表示消息新鲜度和消息生成位置对环境信任值的影响；、、分别为车辆信任值、消息新鲜度以及消息生成位置的权重，；定义和为消息有效时间阈值和消息有效距离阈值；从中获得事故发生时间、事故发生位置、广播消息生成时间以及广播消息生成位置，令，，和的计算分别为： 其中，是预设参数，控制和的变化率，表示消息新鲜度与消息有效时间阈值之间的差值，表示消息生成位置与事故发生位置的距离与消息有效距离阈值之间的差值； 第二阶段，基于携带的关于紧急消息的真实预测概率，若收到了个关于事故的紧急消息，车辆也得到RSU返回的个预测概率，车辆个预测概率均取值，计算过程为： 接着车辆结合，得到最终的预测概率，过程如下： 其中，分别表示贝叶斯根据消息可信度推断概率与机器学习模型根据事故消息特征预测概率所占权重， 最后，将与信任阈值进行对比，若，车辆信任事故消息；若，车辆不信任事故消息；信任阈值根据实际实施时多次实验对比后选取； S8、收到紧急消息的车辆对紧急消息做出反馈。

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