雾计算赋能的车联网隐私保护：假名方案解析

"这篇文献翻译讨论了一种基于雾计算的车联网隐私保护假名方案，旨在解决车联网中的位置隐私问题。传统的假名管理系统采用集中式管理，导致延迟和高成本。文章提出的Fog-supported Internet of Vehicles (F-IoV)模型利用网络边缘的雾计算资源，实现了更有效的假名管理。在F-IoV中，假名管理被转移到称为假名雾的分布式系统，由路边基础设施组成，靠近车辆部署。" **一、假名管理的层次结构** 文献中介绍的假名管理层次结构是方案的核心组成部分。这种结构允许在不同层次上进行假名的分配和管理，降低了中心节点的压力，减少了延迟，提高了系统的响应速度。层次结构的设计确保了数据的安全传输和高效的假名切换。 **二、上下文感知的假名变化** 在F-IoV中，假名的变化不再固定时间间隔进行，而是根据上下文信息（如车辆密度、地理位置等）动态调整。这种上下文感知的假名变化策略增强了位置的混淆，提高了位置隐私保护，同时也减少了不必要的假名切换，节省了通信资源。 **三、及时的假名分配** 假名的分配是实时进行的，确保了车辆在需要时能够快速获得新的假名，增强了通信的安全性。这种即时分配机制对于防止跟踪和保护车辆身份至关重要。 **四、减少假名管理开销** 通过将假名管理分散到网络边缘，文献中的方案减少了中央服务器的负担，降低了假名管理的开销。这不仅优化了资源利用率，还提高了整个系统的运行效率。 **五、博弈论的应用** 文献中还引入了博弈论来设计上下文感知的假名更改游戏，这有助于平衡车辆之间的隐私保护与通信效率。通过这种方式，可以确保在保护隐私的同时，系统仍然能够有效运行。 **六、安全性和性能分析** 对P³方案进行了深入的安全分析，证明了其能提供安全的通信环境，保护车辆的隐私。数值结果展示了P³方案在提高位置保密性方面的优越性，同时显著减少了车辆的通信成本。 **七、关键词** 车联网、雾计算、位置隐私、假名管理、博弈论 总结来说，这篇文献翻译探讨了一个创新的隐私保护方法，即雾计算支持的车联网假名方案，它通过上下文感知的假名变化、及时的假名分配以及层次结构的假名管理，提升了车联网的安全性和效率，同时降低了管理开销。这一方案对于未来智能交通系统的隐私保护具有重要启示意义。