Abstract-Aktuell anonymitet tekniker för mobila opportunistiska nätverk använder vanligtvis obfuscation algoritmer för att dölja nodens identitet bakom andra noder. Dessa algoritmer är inte väl lämpade för glesa och frånkoppling benägna nätverk med ett stort antal skadliga noder och nya opportunistiska, adaptiva. Så, nya, opportunistiska, adaptiva fullt lokaliserade mekanismer behövs för att förbättra användarnas anonymitet. I detta dokument föreslås ryktesmedveten lokal adaptiv obfuscation för mobila opportunistiska nätverk som består av två kompletterande tekniker: opportunistiska samarbetstester av nodernas obfuscation beteende (OCOT) och multidimensionell adaptiv anonymisering (AA). OCOT-AA drivs av både explicit och implicit rykte bygga, komplexa graf konnektivitet analys och obfuscation historia analyser. Vi visar att OCOT-AA är mycket effektivt när det gäller att uppnå höga nivåer av nodidentitet obfuscation och hantera låga förseningar för att svara på frågor mellan källor och destinationer samtidigt möjliggöra snabb upptäckt och undvikande av skadliga noder normalt inom den del av tiden under experimenttiden. Vi utför omfattande experiment för att jämföra OCOT-AA med flera andra konkurrenskraftiga och referensprotokoll och visar att det överträffar dem över en rad mätvärden över en månad verkliga GPS-spår. För att tydligare visa vårt förslag föreslår vi nya mått som inkluderar bästa ansträngningens största längd och mångfalden av fördunklade vägar, den faktiska procentandelen av verkligt anonymiserade källors ID på destinationerna och kommunikationskvaliteten på tjänsten mellan källa och destination.
Ref föreslog ett rykte medveten adaptiv obfuscation i mobila opportunistiska nätverk baserat på implicit rykte bygga, komplexa graf konnektivitet analytics och obfuscation historia analyser.
Reputation Aware Obfuscation for Mobile Opportunistic Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}