基于伪名识别的车联网Sybil攻击防御

在车联网 (VANET) 中，车辆通常使用伪名进行通信以保护隐私。然而，攻击者可以利用这一点，通过使用多个伪名冒充多辆车辆，发起Sybil攻击。如果攻击者的多个伪名被识别为同一车辆，那么该车辆的隐私就会被泄露，其他车辆和路边单元 (RSB) 也无法识别这些伪名属于同一攻击者。

本论文针对上述问题，提出了一种识别同一车辆使用多个伪名的方法，用于防御Sybil攻击，保护车联网环境下的车辆隐私安全。

该方法的核心思想是分析车辆通信行为特征，例如消息发送频率、内容相似度等，利用机器学习等技术识别由同一车辆使用的多个伪名。

本论文提出的方法能够有效识别Sybil攻击，保护车辆隐私，提高车联网通信的安全性。