学术研究报告：基于PUF和区块链的车联网信誉评估与信道拥塞缓解方案

作者及发表信息
本研究的作者为Xiancheng Feng和Bo Zhang，均来自中国济南大学信息科学与工程学院。研究成果发表于*IEEE Internet of Things Journal*第12卷第11期（2025年6月1日），文章标题为《Reputation Evaluation Scheme Based on PUF and Blockchain with Channel Congestion Mitigation in Internet of Vehicles》，DOI编号为10.1109/JIOT.2025.3538984。

学术背景

研究领域与动机
车联网（Internet of Vehicles, IoV）通过车辆与路边单元（Roadside Unit, RSU）及车辆间的数据共享，可提升道路信息传播效率并减少交通事故。然而，车联网面临两大核心挑战：
1. 数据可靠性问题：车辆可能因传感器故障或恶意行为上传虚假信息，导致严重后果；
2. 信道拥塞问题：车辆密集场景下，冗余数据重复上传会阻塞信道，延误关键信息传递。

技术背景
- 物理不可克隆函数（Physically Unclonable Function, PUF）：利用半导体制造过程中的物理差异生成唯一设备标识，增强身份认证安全性。
- 区块链技术：通过去中心化、不可篡改等特性，实现车辆行为的透明记录与信誉评估。
- 布谷鸟过滤器（Cuckoo Filter, CF）：一种高效的概率数据结构，用于快速检测重复数据，减少冗余传输。

研究目标
提出一种结合PUF和区块链的信誉评估方案，解决车联网中的虚假信息传播与信道拥塞问题，具体包括：
1. 为车辆生成唯一身份标识并确保数据可追溯性；
2. 通过CF过滤重复报告，降低通信开销；
3. 设计缓冲区（Buffer, Buf）机制识别恶意车辆；
4. 基于区块链实现去中心化信誉管理。

研究流程与方法

1. 系统初始化阶段
- 参数生成：可信机构（Trusted Authority, TA）为RSU生成公私钥对，划分地理子区域并为每个区域分配二进制编码。
- 车辆注册：
- 车辆通过PUF生成唯一ID（如IDi = H(SDK)）及公私钥对，私钥由PUF动态生成，避免本地存储风险。
- TA为车辆颁发数字证书（Digital Certificate, DC），绑定车辆ID与公钥，确保身份真实性。
- 过滤器初始化：车辆与RSU本地部署CF和Buf结构，用于后续数据去重与恶意行为检测。

2. 数据传输阶段
- 数据收集与去重：
- 车辆通过传感器收集道路数据并生成报告集，利用CF比对本地过滤器，剔除重复报告。
- 剩余报告加密后发送至RSU，RSU通过CF和Buf二次验证：若报告未重复且来自不同车辆，则存入Buf；若重复则丢弃。
- 恶意行为标记：
- RSU周期性检查Buf，若某车辆的报告占比超过阈值（如11%），则标记为潜在恶意车辆，并将信息上链。

3. 行为评估阶段
- 参考车辆选择：采用Kademlia算法（一种分布式哈希表协议）选择地理邻近的参考车辆，评估被标记车辆的报告真实性。
- 冲突检测与信誉评估：
- 参考车辆对比自身传感器数据与被评估报告，记录冲突信息（如C = {Ri||Rj||IDj}）。
- RSU根据冲突比例判定车辆行为：若冲突超过阈值（如ωe），则确认为恶意车辆并吊销其证书；否则暂缓判定。

主要结果

1. 恶意车辆识别准确率：实验显示，当车辆报告集大小为20、Buf上传阈值为5时，恶意车辆识别准确率达97%。
   
2. 通信开销降低：CF机制减少约75%的冗余数据上传，优于未使用过滤器的基线方案。
   
3. 报告正确性提升：Buf机制将CF中报告的正确性从87%提升至94%，有效过滤虚假信息。
   
4. 抗攻击能力验证：方案可抵御身份伪造、重复上传、拒绝服务（DoS）等攻击，依赖PUF的不可克隆性和区块链的不可篡改性。
   

结论与价值

科学价值
- 提出首个结合PUF、区块链和CF的车联网信誉评估框架，实现身份安全、数据去重与恶意行为识别的多目标优化。
- 通过Buf动态阈值设计，适应真实道路场景的复杂性，平衡误判率与检测灵敏度。

应用价值
- 为车联网提供低开销、高可靠性的数据共享方案，助力智能交通系统（如事故预警、路径优化）的落地。
- 区块链技术的引入为去中心化信誉管理提供范例，可扩展至其他物联网场景。

研究亮点

1. 创新方法：
   
   • 动态Buf机制结合CF，兼顾重复数据过滤与虚假信息检测；
     
   • Kademlia算法优化参考车辆选择，提升评估效率。
     
2. 实验验证：通过真实道路条件模拟（如5%恶意车辆比例、600份报告传输测试），验证方案的可行性与鲁棒性。
   
3. 局限性：小规模车辆网络下通信优化有限，未来需进一步研究车对车（V2V）直接通信的集成。
   

其他有价值内容

• 安全分析：详述了方案抵御六类攻击（如身份伪造、恶意评估）的机制，凸显PUF和区块链的协同作用。
  
• 参数优化：通过实验确定关键阈值（如ωb=11%、ωe=5%），为实际部署提供参考。
  

（全文约2000字）