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TrustGrey: A General Trust Evaluation Framework Based on Gray Buffer
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AI
DOI：10.1109/JIOT.2025.3645417.png)
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摘要
En 中文
移动众包感知（MCS）作为物联网（IoT）场景中大规 模数据收集的可行解决方案已崭露头角。然而，智能终端的恶意行为，如提供损坏和伪造的数据或故意传播虚假数据，对MCS服务的可信度构成严重威胁。目前，主流的信任评估方案通过积累终端交互经验来评估其信任值，但这些方案固有的缺陷会导致MCS服务遭受严重的信任衰减破坏。当前的信任计算方法尚未考虑服务完成质量与终端众包感知协作经验之间的平衡。为解决这些问题，本文提出了一种新颖的通用灰色缓冲信任评估框架（TrustGrey），用于评估智能终端的信任关系。具体而言，我们构建了智能终端灰色信任状态的信任值计算模型，以弥补正常信任值计算模型的固有缺陷。在信任值计算模型中设计了突发下降的灰色缓冲，以避免信任衰减破坏。我们设计了灰色缓冲的快速恢复机制，以避免因信任突然下降导致的误报检测，并通过不可逆的黑色值减少机制避免智能恶意终端的多重损害。然后，我们设计了基于供需平衡的动态招募机制，综合考虑服务请求的重要性级别和终端可信度，动态协调服务请求的招募过程，以平衡服务发起方和完成方的经验。在真实数据集上的实验突显了我们提出的框架TrustGrey的优势，实验还表明TrustGrey具有相当的可扩展性。
Keyword:
Internet of Things (IoT)
mobile crowd-sensing (MCS)
trust evaluation
期刊
IF:
8.9
论文数:
1.4W
被引数:
7.8W
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