车联网中上下文感知的转发不可用性预测：一种区块链辅助方法

《Vehicular Communications》：Context-Aware forwarding unavailability prediction in the internet of vehicles: A blockchain-assisted approach

　　

# 摘要

本文针对众包车联网（IoV）中的转发不可用性预测问题展开研究。在该环境中，车辆作为独立运营的理性节点，贡献自身资源以支持数据包转发和多跳连通性。尽管激励措施可以促进参与，但由于与行程条件、资源、环境或用户偏好相关的上下文因素，车辆在出行过程中可能变得不可用，从而导致丢包、路由中断、延迟增加和包投递率下降。现有研究主要关注恶意转发行为或网络层面的预测，而忽视了由理性车辆决策引起的上下文驱动的转发不可用性。此外，区块链赋能的方案虽支持行为相关信息的透明传播，但通常将预测过程保留在链下，限制了其在去中心化环境中的可验证性。为克服这些局限，本文提出一种区块链辅助的上下文感知框架，在众包车联网中于路由建立之前利用时间、空间和天气相关的上下文信息预测车辆的转发不可用概率。每辆车使用基于其行程行为数据训练的轻量级XGBoost模型，并通过转发行为预测器智能合约部署到链上，而预测概率和验证参数则通过预测注册表智能合约记录和传播。随后，该预测被集成到转发行为感知的QoS-OLSR中，在中继选择和路由成本计算过程中主动避免可能不可用的车辆。仿真结果表明，与基线方案相比，在不同上下文和预测不确定性条件下，该方法提高了包投递率、增加了成功流完成率并减少了路由器丢弃情况。

# 引言

车联网（IoV）是一种车联网范式，使车辆能够与其他车辆、路边基础设施、行人、边缘服务器和云平台进行通信。通过这些通信，IoV支持道路安全、交通效率、数据传播、数据包转发和边缘辅助应用等服务[1]。在去中心化的众包IoV环境中，车辆不仅是网络服务的消费者，也是转发数据包并帮助维持多跳连通性的中继节点。IoV服务的连续性强烈依赖于参与车辆在出行期间持续参与转发的可用性。因此，如果一个或多个中继车辆在活跃路由中变得不可用，该路由可能会经历丢包、路由中断、重复重新发现、延迟增加和包投递率下降。因此，为鼓励众包车辆的自愿参与，已提出了基于区块链的解决方案来管理和验证基于加密货币的经济激励[2][3]。然而，即使有这样的激励措施，众包车辆仍然是作为独立运营的理性节点，其可用性不能假定为稳定或有保障的。

众包车辆是用户拥有的节点，它们贡献自己的资源用于转发服务；因此，其转发可用性容易受到影响用户理性决策的上下文因素[4][5]。这些因素可能与行程、车辆资源、环境或用户偏好有关，包括行程起点和终点、出行时间、日期类型、天气条件、资源限制和用户偏好[6][7]。例如，如果用户在特定日子优先将可用带宽用于个人应用，或者由于雨天条件导致行程被打断、延迟或取消，则车辆可能变得无法转发。这种由上下文驱动的参与变化可能破坏已建立的路由，增加丢包并降低路由性能。这促使需要在路由建立之前主动预测转发不可用性，而不是在路由退化已经发生后才对丢包做出反应。

文献中有几项工作通过检测、评估和预测节点行为的机制解决了车联网和自组网中的中继行为问题[8][9][10][11]。这些解决方案主要关注识别恶意的数据包转发行为，包括黑洞攻击、灰洞攻击和虫洞攻击，以及侵入节点[8][9][12]。这通常通过监控、数据包转发观察、消息检查、行为评分或预测模型来实现[13]。自组网中的其他预测性工作通过移动性、链路稳定性、拥塞或轨迹预测改进了路由和中继选择[14][15][16]。尽管这些工作改进了路由可靠性和安全性，但它们主要依赖于网络可观察的指标和历史通信行为。它们将丢包或非转发行为解释为恶意和不可信的，而忽视了由于上下文原因可能导致其路由和转发可用性发生变化的节点的理性。

转发不可用性预测可以通过帮助车辆选择更可能在数据包转发期间保持可用的中继节点来改进众包IoV中的路由建立。然而，在车辆独立运营且不存在可信中央权威的去中心化设置中，预测结果需要以透明和可验证的方式生成和共享。区块链可以通过以去中心化和可验证的方式记录与预测相关的信息和结果来支持这一要求，允许参与车辆在将预测输出用于路由决策之前验证预测过程。车联网和自组网中的多项区块链赋能工作使用区块链进行行为记录存储、可靠性信息传播、激励管理或协调支持[11][17][18]。然而，在这些工作中，预测过程仍然留在区块链之外，这限制了参与车辆在去中心化环境中验证预测结果如何生成的能力。

在本文中，我们提出了一种面向众包IoV的区块链辅助上下文感知不可用性预测框架，其中转发参与被视为理性车辆的上下文相关行为。本文中的"上下文感知"一词是从众包服务参与的角度使用的，而不是从传统物理网络的角度。具体而言，时间、空间和天气相关的特征代表了可能影响理性用户拥有车辆的意愿或能力以保持转发可用性的条件，而不是瞬时网络状态指标，如信道质量、带宽使用率、信号强度或链路稳定性。该框架旨在利用时间、空间和天气相关的上下文信息，在路由建立之前预测车辆在即将开始的行程中是否无法转发。每个参与车辆都与一个基于其自身行程相关行为数据训练的轻量级XGBoost预测模型相关联。训练好的模型通过转发行为预测器智能合约部署到链上，该合约接收即将开始的行程的输入特征并生成车辆的转发不可用概率。由于众包车辆是独立运营的，所提出的框架通过在链上执行轻量级XGBoost预测器并记录预测输出以供透明验证，避免了对不可验证的自报可用值的依赖。生成的预测随后通过预测注册表智能合约与所需的关联验证参数一起记录和传播，包括车辆节点ID、预测器合约地址、选择的特征索引、缩放因子、归一化均值和归一化尺度。这些参数允许邻近车辆重建所需的输入向量，执行相应的预测器合约，并将生成的输出与记录的预测进行比较。这样，IoV中的邻近车辆在路由建立之前可以检索到发布的预测并将其用作路由决策的一部分，同时网络也可以验证预测过程的透明性和正确性。最后，预测的转发不可用概率被集成到QoS-OLSR路由协议中，提出转发行为感知的QoS-OLSR，其中预测可能不可用的车辆通过降低其中继选择意愿和QoS角色以及增加与其连接的链路的路由成本来主动避免。这使得路由协议能够在这种行为表现为丢包或路由退化之前减少对可能因上下文原因停止转发的车辆的依赖。

总之，本文的主要贡献是一个面向众包IoV的框架，该框架：
- 利用上下文相关的行程和环境特征，在路由建立之前预测理性车辆的转发不可用性；
- 部署链上轻量级车辆特定预测模型，以去中心化和透明的方式执行预测；
- 通过区块链智能合约传播预测的转发不可用性及其所需的关联验证参数；以及
- 将预测的转发不可用性集成到QoS-OLSR路由协议中，开发转发行为感知的QoS-OLSR，主动避免在其行程中可能不可用的车辆，并提高众包IoV中的路由性能。

所提出的框架通过预测模型评估和网络级仿真进行评估。轻量级XGBoost模型与基线预测模型（如逻辑回归）进行比较，以评估其在保持适合链上执行的同时估计转发不可用性的能力。随后通过NS-3仿真评估预测输出的路由影响，将预测的转发不可用概率集成到QoS-OLSR中并与基线QoS-OLSR协议进行比较。仿真考虑不同的车辆密度、天气相关的上下文和预测不确定性，以考察主动中继避免如何影响路由性能。结果表明，预测感知的路由提高了包投递和成功流完成率，减少了路由器丢弃，并限制了对可能不可用的车辆的使用，尽管这可能会增加跳数和延迟，因为协议选择较长的替代路径以避免不可靠的中继。

# 片段章节

## 相关工作

本节讨论文献中关于转发和路由行为检测与预测以及区块链在自组网中用于行为和信任管理的工作。

转发行为检测已在多项工作中作为恶意的黑洞和灰洞行为来处理。在文献[9]中，作者解决了恶意VANET节点的行为问题，特别是丢弃OLSR控制消息的黑洞车辆。他们的解决方案是检测恶意行为……

## 系统模型概述

基于区块链的转发不可用性预测模型旨在为车联网中的理性车辆提供主动的转发决策，其中参与者根据转发贡献获得奖励和惩罚。因此，早期预测转发不可用性可以改进网络性能。图1展示了所提出的基于区块链的预测模型的概述。主要组件包括：
- **车辆**：作为数据转发器的IoV网络节点，以及……

## 特征描述

天气上下文和行程空间特征是影响车辆提供服务决策的重要因素[5]。然而，公共可用的同时包含行程级上下文、天气条件和明确转发可用性标签的IoV数据集有限。因此，本工作使用Uber秘鲁行程数据集[40]作为代理行为数据集来评估上下文感知转发可用性预测的可行性。该数据集包括时间……

## 转发行为感知的QoS-OLSR路由协议

转发不可用性预测被集成到QoS-OLSR协议[41]中，将该协议从仅对断开和丢弃车辆做出反应转变为主动避免预测将在其行程中不可用的车辆。在实现的路由协议中，每辆车检索其邻近车辆的转发不可用性预测，并将它们作为路由决策过程的一部分。集成是使用预测的……

## 智能合约实现

智能合约（转发行为预测器和预测注册表）负责以透明和不可变的方式执行预测，此外还为网络提供了一种机制来传播转发不可用性预测和预测验证所需的参数。

转发行为预测器（FBPi）智能合约负责执行车辆i的转发不可用性预测模型并上传……

## 实施结果

本节讨论所提出的工作的评估。XGBoost模型的性能与基线进行比较并在7.1节中讨论。不可用性预测集成到网络中的效果在7.2节中评估。而预测注册表和FBP智能合约实施的气体成本在7.3节中呈现。

# 结论

本文提出了一个面向众包IoV的区块链辅助上下文感知的转发不可用性预测框架。该工作解决了众包IoV中的车辆可能因上下文原因在行程中变得无法转发的问题，即使它们并非恶意。为了解决这个问题，转发参与被建模为理性车辆的上下文相关行为，并且每辆车的转发不可用性在路由建立之前……

# CRediT作者贡献声明

**Huda Abualola**：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原始草稿，可视化，验证，软件，方法学，调查，概念化。**Shakti Singh**：写作 – 审阅与编辑，监督，概念化。**Rabeb Mizouni**：写作 – 审阅与编辑，监督，概念化。**Hadi Otrok**：写作 – 审阅与编辑，监督，概念化。

# 利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。

Huda Abualola | Shakti Singh | Rabeb Mizouni | Hadi Otrok

哈利法大学计算机科学系，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国