Recently, vehicles are becoming smarter with the support of its’ onboard sensors, computing and communication devices. This enable crowdsensing service, which is defined monitoring large-scale phenomena by human-carried everyday devices or vehicle-mounted sensors that cannot easily be measured by single individual, in vehicular network environment. The integrity of data is very important to this kind of crowdsensing service in vehicular network, because modified or forged data causes inconvenience and endangers other vehicles. The trust scheme can guarantee reliability to crowdsensing service from this problem by selecting trustworthy vehicles. This proposed model purpose to estimate trust fast and accurate in vehicular network environment for trust establishment. Because of features of vehicular network, mobility and public space, it is common that trustor encounters first meet vehicle and interaction time is relatively short. With considering these features, we suggest trust estimation method with I-sharing mechanism to achieve the goal even the target trustee is unknown. By extensive simulation, we prove our proposed model shows better performance, accuracy of trust estimation and decision accuracy, compare to previous works.
최근 차량에 내장된 센서와 컴퓨팅, 커뮤니케이션 기기들로 인해 차량이 스마트해지고 있다. 이는 하나의 디바이스로는 관찰하기 힘든 현상을 여러 객체가 협동하여 관찰하고 현상을 유추하는 크라우스 센싱 서비스를 차량 네트워크 환경에서 가능하게 하였다. 이러한 차량 네트워크에서의 크라우드 센싱 서비스는 정보의 정확도가 아주 중요하다. 조작되거나 잘 못 전달된 정보는 불편을 끼치거나 위험까지 초래할 수 있기 때문이다. 이러한 위협으로부터 서비스의 안정성을 보장하기 위한 방법으로 트러스트 모델이 있고, 이는 신뢰할 수 있는 차량으로부터 데이터를 수집하여 수집된 데이터의 무결성을 보장하는 모델이다. 이 논문에서는 차량 네트워크 환경에서 빠르고 정확하게 신뢰도를 계산하여 신뢰 관계를 확립하는 것을 목표로 한다. 차량 네트워크가 가지는 이동성과 공공성의 특성을 고려하여 이전 정보가 없는 처음 만나는 차량에 대해서도 목적을 달성하기 위하여 I-sharing을 사용하여 부족한 정보에도 정확하게 계산하는 방법을 제시한다. 결과로 다양한 시뮬레이션을 통하여 신뢰도 계산의 정확도와 이를 통하여 서비스를 제공했을 때의 결과를 기존의 연구들과 비교하여 제안된 방법이 좋은 성능을 보임을 확인하였다.