RTEAM: Risk-Based Trust Evaluation Advanced Model for VANETs
Notice bibliographique
Résumé
In Vehicular ad hoc networks (VANETs), vehicles share and exchange information regarding road safety and traffic conditions. Thus, trust is established among vehicles to ensure the integrality and reliability of the received reports. Ensuring the security of VANETs is the key to enhance road safety, and for this purpose, several trust establishing, evaluation, and management models have been proposed. When a vehicle receives conflicting reports about an event such as a car accident from its neighboring vehicles, the receiving vehicle must decide which report has to follow. Therefore, the vehicle takes advantage of the available data about the report’s sender. Then, the vehicle takes the right action. To this end, we propose a Risk-based Trust Evaluation Advanced Model (RTEAM) based on Multifaceted Trust and Hop-based trust to take action. The proposed model provides a decision-making process according to the risk estimation for each required action of both reports (i.e., reports that deny or confirm the event). The risk is estimated according to the likelihood of taking an incorrect action and its associated impact. Finally, a decision is made corresponding to the action with the lowest risk. The experimental results show that the proposed model shows that the risk-based trust model outperforms a purely trust-based model in terms of undefined cases and true positive rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».