基于区块链技术的车辆驾驶行为挖掘及其实现

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传统的驾驶行为数据传输和存储系统普遍采用C/S架构,缺少严密的隐私保护,存在信息泄露、数据丢失、遭遇篡改的安全隐患。区块链具有去中心化、加密分散存储、冗余备份等优势,能够很好地解决这些问题。本文提出了基于“区块链+车联网+投票上报制”架构的陆路驾驶行为挖掘模型。采用双链结构的Nervos区块链技术挖掘、存储不良(含违规)和良好的陆路驾驶行为,从而避免人为干涉篡改后台服务器存储的车辆违规数据的可能性。创新性地建立数据传输模型。首先基于高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)对图片数据进行矩阵加密,然后将车辆驾驶行为数据集(包含车牌号、行为分类、行为时间、行为地点、行为图证集)通过椭圆曲线数字签名算法(Elliptic Curve Digital Signature Algorithm,ECDSA)加密签名上传到基于智能合约的去中心化应用(Decentralized Application,DAPP),再由DAPP负责将通过验签的数据以发送交易的方式上报到区块链,Nervos以挖掘区块的方式,对交易进行验证和共识,并持久化存储数据。创新性地设计和开发驾驶行为挖掘智能合约和DAPP,系统实现了基于远程过程调用的单数据模拟上报、加密数据集批量上报、驾驶行为数据查询等与智能合约交互的功能。DAPP提供了一个由车联网世界通往区块链世界的入口。测试结果显示,基于Nervos区块链的车辆驾驶行为挖掘DAPP,相比于以太坊(Ethereum)系统性能表现更好。对于同一份智能合约,本系统在合约部署时长、交易共识时长、吞吐量和响应时间的性能上都有较大的优势。
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