Araçsal tasarsız ağlarda dinamik güven yönetimi için evrimsel dinamik eniyileme

Araçsal tasarsız ağlarda (VANET'ler) güven yönetimi, merkezi olmayan, altyapısız ve dinamik olarak değişen topolojileri nedeniyle zorlu bir dinamik eniyileme problemidir. Evrimsel hesaplama (EC) algoritmaları, ortamdaki değişikliklerin bir sonucu olarak meydana gelen biyolojik evrimden ilham aldıkları için dinamik eniyileme problemlerini (DOP'lar) çözmek için iyi adaylardır. Bu çalışmada, VANET'ler için dinamik bir güven yönetimi modeli oluşturmak üzere genetik programlama (GP) algoritması ve evrimsel dinamik eniyileme (EDO) tekniklerinin kullanımını araştırıyoruz. Önerilen dinamik güven yönetimi modeli, sahte bilgi saldırılarını da içeren deneysel senaryoların simülasyonunda araçların ve mesajlarının güvenilirliğini uygun bir şekilde değerlendirir. Simülasyon sonuçları, evrimleşen güven hesaplama formülünün sahte mesajların VANET'ler üzerinde yayılmasını başarıyla engellediğini ve dinamik güven yönetimi modelinin problemdeki değişiklikleri tespit ederek zamanında tepki verdiğini göstermektedir. En iyi evrimleşen formül, ağ trafiğinin ≈ %5'i kötü amaçlı olduğunda, %89,38 Matthews Korelasyon Katsayısı (MCC), %91,81 tespit oranı (DR) ve %1,01 yanlış pozitif oranına (FPR) ulaşır. Formül, ağ trafiğinin ≈ %40'ı kötü amaçlı olduğunda %87,33 MCC, %92,01 DR ve %4,8 FPR elde ederek artan kötü amaçlı iletilere karşı dayanıklılığını gösterir. Önerilen model aynı zamanda gerçek dünya trafik modeli üzerinde çalıştırılmakta ve yüksek MCC ve düşük FPR değerleri elde etmektedir. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, EC ve EDO teknikleri kullanarak VANET'lerde dinamik güven yönetimi için otomatik olarak bir güven formülü oluşturan ilk uygulamadır.