申 帅，樊 娜，邹小敏，李思瑞

(长安大学 信息工程学院，陕西 西安 710064)

车联网是一种新型的车-路-网协同的智能化交通网络，在现代化交通系统中发挥着至关重要的作用。近年来，车联网得到了大量专家学者的关注[1,2]，国家也颁布了相关方案，将车联网提到国家创新战略层次。然而，随着车联网的高速发展，其存在的问题也越来越不可忽视，尤其是车辆通信安全存在的隐患。

由于车联网是开放性的、分布式的框架结构，车联网中存在车辆节点间通信受有限资源限制而产生自私行为的问题，例如拒绝转发数据包等自私行为。车辆自私行为对车联网环境下通信安全传输带来极大的挑战。目前，车联网中自私节点的研究主要有两种方法：(1)屏蔽式方法，通过对车联网中节点的监测，识别出车联网中的自私节点，并将自私节点屏蔽在车联网之外。(2)抑制式方法，对车辆节点设置信誉值属性，通过对车联网中节点的信誉值进行监测评估，识别出自私节点，然后对自私节点的行为进行抑制。相关学者多以上述方法加以改进，在一定程度上消除了自私节点对车辆通信安全的影响，但是，随着自私节点的增多，网络通信安全和性能仍然受到较大影响。

笔者基于演化博弈论，提出一种基于区块链的车联网行为博弈策略。该模型能够促使自私节点向正常节点学习，进而遏制车辆节点的自私行为，提高车辆节点通信的成功率。

1 基于区块链的车联网系统架构

1.1 区块链的车联网系统架构

相比于集中式存储方式，区块链是一种新型的分布式存储方式，其存储过程依赖共识机制、加密算法，数据存储更具安全性[3-5]。区块链的特点主要有去中心化、不可篡改性等，为缓解车联网通信所面临的安全问题提供有利条件。因此，本文提出基于区块链的车联网系统架构，如图1所示。

图1 区块链的车联网系统架构

•注册认证机构(Registered certification body，RCB)：负责车辆的注册和入网的认证等，存储车辆节点的身份信息。

•交通信息应急中心(Traffic information emergency center，TIEC)：负责发布公共信息和突发信息等，如突发天气灾害信息、道路突发事故信息等。

•路边单元(Road side unit，RSU)：分布在城市交通场景下的道路及其交叉路口两侧；城市中全部的RSU组成一条区块链，以共识机制来共同维护；RSU存储车联网中的事务账本，提供车辆接入、身份验证、节点信誉计算、博弈策略存储及更新等相关服务。

•车辆(Vehicle)：车联网中每个车辆节点搭载负责通信的车载单元，负责V2V通信或V2R通信。车与车组成一条区块链，负责存储车辆间的非重要信息的通信，如娱乐信息等。

1.2 架构中区块链结构

在提出架构中，区块链由众多区块组成，区块与区块以链式单向连接，每个区块由两部分组成，分别是区块头与区块体，如图2所示。区块头包含前块哈希、本块哈希、时间戳、Merkle根和区块高度、版本号等数据信息。前块哈希是本块连接前一区块的唯一标识，本块哈希是该块的唯一标识，时间戳记录该区块生成的时间，用于区块间按顺序来连接，Merkle根用于验证消息数据的完整性和正确性，区块高度反映区块的大小，版本号标识交易数据结构的版本号。区块体中主要包含完整的Merkle树。

区块体中的Merkle树是一种二叉树，其结构如图3所示，最底层的叶子节点通过哈希函数进行映射消息数据，生成哈希值Hash，该哈希值具有唯一性。在Merkle树中，最底层的叶子节点的父节点哈希值是其两个子节点的哈希值通过哈希函数生成的。同理，最终生成具有唯一性的Merkle根哈希值。由于每个父哈希值都与其子哈希值相关，当叶子中任何节点被篡改时，其父节点中的哈希值都会发生改变，直至Merkle根节点的哈希值也都会发生改变，RSU将判定该叶子节点消息为非法篡改。

图3 Merkle树结构

2 车联网行为博弈策略

2.1 演化博弈要素

1973年演化博弈论被首次提出，该理论最初在生物遗传学领域应用，随后在经济学、计算机应用、深度学习、无线通信安全等多个领域受到广泛关注[6,7]。本文根据演化博弈原理建立动态模型，以期激励车辆节点采取合作的行为，如主动发布信息、积极转发信息等。车辆节点采取合作行为将给予该节点更多的收益，借此鼓励车辆节点积极参与通信交互，抑制恶意节点自私行为。

面向车联网的演化动态博弈的基本要素描述如下。

参与者：基于区块链的车联网中所有车辆节点Vi=(V1,V2,…，VN)。

车辆节点分类：车联网中车辆节点Vi划分成两个群体，群体A和群体B。群体A中为积极参与节点，群体B中为自私节点。在群体A与B中的节点数量是非静态的。随着博弈策略的变更，车辆节点Vi能够从原本的群体移向另一个群体。

车辆通信行为划分：(1)主动通信行为(Active communication Behavior，AC-Behavior)，是指车联网中车辆节点Vi通过对外界的感知和分析，然后发送信息给其他节点的行为；(2)被动通信行为(Passive communication Behavior，PC-Behavior)，是指车联网中车辆节点Vi转发来自其他节点信息的行为；(3)拒绝通信行为(Refusal of communication Behavior，RC-Behavior)，是指车联网中车辆节点Vi拒绝转发来自其他节点信息的行为。

策略集：在通信传输的演化博弈过程中，不同群体具有不同的策略空间。

群体A的策略空间表示为F1={C1,C2}, 其中C1表示车联网中车辆节点Vi通过对外界的感知和分析，然后发送信息给其他节点的行为；C2表示车联网中车辆节点Vi转发来自其他节点信息的行为。

群体B的策略空间表示为F2={C1,C2,D1}, 其中D1表示车联网中车辆节点Vi拒绝转发来自其他节点信息的行为。

2.2 节点收益的计算

假设车联网中任意节点Vi采取主动通信行为，车辆节点Vi将消耗资源S1，收到的回报为R1。车辆节点Vi采取被动通信行为，车辆节点Vi将消耗资源S2，收到的回报为R2，且满足0

(1)

其中，X表示概率因子。

若群体A中的节点分别选择策略C1，C2，则对应的收益为GA1，GA2，即

GA1=(R1-S1)P

(2)

GA2=(R2-S2)P

(3)

群体A的平均收益如下：

(4)

其中，x为车辆节点选择策略C1的概率，1-x为车辆节点选择策略C2的概率。

若群体B中的节点分别选择策略C1，C2，D1，则对应的收益为GB1，GB2，GB3，即

GB1=(R1-S1)P

(5)

GB2=(R2-S2)P

(6)

GB3=(R3-S3)P

(7)

群体B的平均收益如下所示：

(8)

其中，y，z，1-y-z分别表示车辆节点选择策略C1，C2，D1的概率。

2.3 行为博弈策略的变更

2.3.1 定义对象集

为了改善自私节点的通信行为，使其在网络中积极地参与通信，本模型中建立节点行为的对象集L1和L2作为自私节点的学习对象集。

对象集L1：计算在单位时间T内，某一车辆节点采取AC-Behavior的概率，具体过程如下：

(9)

其中NAC，NPC，NRC分别表示在单位时间T内，AC-Behavior，PC-Behavior，RC-Behavior出现的次数。当PL1>α时，该节点主要以AC-Behavior为主，将该车辆节点放入对象集L1中，作为自私节点的候选学习对象。α根据不同的车联网环境进行调节，以扩展其适应性。

对象集L2：收集在单位时间T内，某一车辆节点采取PC-Behavior的概率PL2为：

(10)

其中NAC，NPC，NRC分别表示在单位时间T内AC-Behavior，PC-Behavior，RC-Behavior出现的次数。当PL2>β时，收集在对象集L2中。该节点主要以PC-Behavior为主，将该车辆节点放入对象集L2中，作为自私节点的候选学习对象。β根据不同的车联网环境进行调节，以扩展其适应性。

2.3.2 筛选对象集

当车辆节点Vi需要变更自身策略时，RSU将筛选两个策略学习的对象集L1和L2。对象集L1和L2满足以下两个条件：

(1)对象集L1或L2中任意车辆节点Vk的历史收益Uk大于车联网中车辆节点的历史平均收益UALL，即

Uk≥UALL

(11)

(12)

其中，Rm表示对应车辆节点Vm的历史收益，m=1,2,...，n。

(2)对象集L1或L2中同一车辆节点Vk最近两次通信后变更策略的概率没有增加，即

(13)

2.3.3 变更博弈策略

车辆节点博弈策略的变更与历史收益有关，计算车辆节点Vi的变更通信行为博弈策略的概率用pi表示，

(14)

(15)

2.4 策略分析

在本文系统架构下，车辆节点会根据不同的收益进行策略的变更，通过变更，收益较高的策略被保留，收益较低的策略被丢弃。随着演化博弈的不断进行，车联网中的节点收益向着积极方向发展并趋于稳定。

3 结束语

提出一种基于区块链的车联网的行为博弈策略。根据区块链的特性，设计基于区块链的车联网系统架构，保障车联网的通信数据的安全。通过建立演化博弈模型，计算节点收益和变更行为博弈策略，使车联网中的节点收益向着积极方向发展并趋于稳定。通过多次通信行为策略博弈，有效抑制了自私节点的自私行为，提高网络的传输安全和效率。