在当前的科技发展背景下，车联网（Internet of Vehicles，IoV）作为物联网（Internet of Things，IoT）在特定领域的应用，已经成为了智慧城市交通管理的重要组成部分。车联网涉及利用无线通信技术动态收集、分发和处理数据，实现车辆与车辆、车辆与道路、车辆与人以及其他基础设施间的信息交流。这一技术的广泛应用，无疑为改善交通效率、保障道路安全带来了全新的解决方案。然而，随之而来的也有一系列安全挑战，尤其表现在对虚假信息攻击的防护和恶意车辆节点的检测上。
为应对车联网环境下的虚假信息攻击以及由此引发的恶意车辆节点问题，本文提出了一种基于重复博弈的恶意车辆节点检测机制。该机制的主要目的在于提高检测虚假信息攻击的准确度，并降低误检率。在此机制中，首先构建了一个重复博弈模型，此模型是根据车辆在信息交互过程中的行为来建立的。模型的核心思路在于通过分析车辆间交互行为所产生的节点收益来计算信任值和动态阈值。信任值代表了车辆节点的可靠性程度，而动态阈值则反映了系统对于恶意节点的判定标准。通过两者的比较，可以筛选出可疑的恶意车辆节点。
进一步地，该机制采用了权值投票算法来从可疑的恶意车辆节点中识别出真正恶意的节点。在该算法中，每个节点的恶意可能性通过投票的方式进行量化，根据投票结果来确定最终的恶意车辆节点。机制还设计了从邻居节点列表中选择信任值最高的车辆节点进行合作的策略，以保证在剔除恶意节点后，系统依然能够高效运行。
通过仿真和分析验证，该检测机制相较于现有的其他机制，能够显著提高对虚假信息攻击的检测率，并降低误检率。这一成果对于提升车联网的安全性、保障车辆网络正常运行具有重要意义。
在车联网环境下，虚假信息攻击可能涉及多方面的安全问题，包括但不限于位置伪造、速度数据篡改、以及向其他车辆传播错误的导航信息等。恶意车辆节点可能通过这些手段来扰乱车联网的正常通信和信息交互，进一步引发交通事故或其他安全隐患。
重复博弈模型在此项研究中扮演着核心角色，因为车联网环境下的车辆节点具有动态性特点，节点的连接和交互频繁且复杂，通过传统的静态安全机制很难有效应对。重复博弈模型考虑了车辆节点在多轮博弈过程中的行为和收益，可动态适应车联网环境中的变化，从而更准确地评估节点的信任度。而动态阈值的引入则是为了适应车联网环境中恶意节点行为的变化，以及车联网动态拓扑结构的改变。
权值投票算法作为辅助的检测手段，通过利用节点间相互验证、评估的方式，进一步提高了恶意节点检测的准确性。在车联网中，车辆节点的邻居列表通常包含与其有过信息交互的其他车辆节点信息，基于信任值来选择合作对象的做法，也确保了信息交互的可靠性。车辆节点间基于信任值的协作机制，不但有助于保障车联网信息的安全，也能够通过合作降低网络的整体运行成本。
此外，该研究还表明，车联网环境下对虚假信息攻击的检测与误检率的优化，对提高车联网系统的整体性能和用户体验都有极其重要的影响。这也是车联网安全技术发展过程中，值得深入研究的方向之一。随着车联网技术的不断进步和在实际交通系统中的广泛部署，与之相关的安全机制也需要不断地更新和完善，以确保技术应用的安全性和可靠性。
