Abstract-I detta dokument, ett nytt rykte ram för informations-centric vehicular applikationer som utnyttjar maskininlärning och det artificiella immunsystemet (AIS), även känd som ReFIoV, föreslås. Specifikt, Bayesian lärande och klassificering tillåter varje nod att lära sig som nyligen observerade data om beteendet hos andra noder blir tillgängliga och därmed klassificera dessa noder, tiden, k-means kluster algoritm tillåter oss att integrera rekommendationer från andra noder även om de beter sig på ett oförutsägbart sätt. AIS används för att förbättra detektionen av missuppfostran. Den föreslagna ReFIoV kan genomföras på ett distribuerat sätt eftersom varje nod bestämmer med vem att interagera. Det ger incitament för noder att cache och vidarebefordra andras mobila data samt uppnår robusthet mot falska anklagelser och beröm. Resultatutvärderingen visar att ReFIoV överträffar toppmoderna renommésystem för de mätvärden som beaktas. Det vill säga, det presenterar ett mycket lågt antal missuppfattade noder felaktigt klassificeras i jämförelse med ett annat rykte system. Den föreslagna AIS-mekanismen uppvisar låga omkostnader. Införlivandet av rekommendationer gjorde det möjligt för ramen att minska ytterligare detekteringstid.
Magaia och Sheng REF föreslog en konstgjord immunsystemmekanism i ICN med låga toppvärden.
ReFIoV: A Novel Reputation Framework for Information-Centric Vehicular Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}