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龙图腾网获悉江西省军民融合研究院;暨南大学申请的专利一种结合迁移学习的安全增强的车联网信任评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120378887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510874330.1，技术领域涉及：H04L9/30；该发明授权一种结合迁移学习的安全增强的车联网信任评估方法是由黄秀姐;张嘉诚;阮杰;骆博雅;宋婷婷;杜翠凤;刘志全;官全龙设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合迁移学习的安全增强的车联网信任评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合迁移学习的安全增强的车联网信任评估方法，涉及车联网安全领域，步骤包括：基于城市道路情况，构建城市道路车联网模型；基于城市道路车联网模型，设计基于椭圆曲线Diffie‑Hellman协议和椭圆曲线数字签名算法的交互认证模块；基于交互认证模块，引入基于迁移学习方法改进的三因素信任模型的识别真假消息方法，在速度期望子因素分析中设计迁移学习模型TranferMegaCRN来获取消息发送者的预测速度；基于迁移学习模型TranferMegaCRN，利用改进的贝叶斯方法与基于密度的聚类筛选算法设计车辆信任值计算方法，构建车联网信任管理模型；基于车联网信任管理模型，完成车辆信任评估。

本发明授权一种结合迁移学习的安全增强的车联网信任评估方法在权利要求书中公布了：1.一种结合迁移学习的安全增强的车联网信任评估方法，其特征在于，步骤包括： 基于城市道路情况，构建城市道路车联网模型； 基于所述城市道路车联网模型，设计基于椭圆曲线Diffie-Hellman协议和椭圆曲线数字签名算法的交互认证模块； 基于所述的交互认证模块，引入基于迁移学习方法改进的三因素信任模型的识别真假消息方法，在速度期望子因素分析中设计迁移学习模型TranferMegaCRN来获取消息发送者的预测速度；TransferMegaCRN在整个迁移学习模型中的输入阶段和输出阶段添加了若干全连接层；在输入阶段，输入原始速度数据x和时间特征协变量y 1分别经过各自的全连接层，再输入给MegaCRN模型；在MegaCRN模型中，冻结经由交通流量数据集METR-LA预训练的MegaCRN中的所有编码器模块的参数；采用模块化渐进解冻策略，解冻解码器及内存模块，在解冻过程中，从第5轮开始逐步解冻编码器的深层，第10轮后继续解冻中间层，从固定底层到动态释放高层的渐进式调整；在输出阶段，MegaCRN模型的输出经过一个全连接层进行进一步处理； 基于所述迁移学习模型TranferMegaCRN，利用改进的贝叶斯方法与基于密度的聚类筛选算法设计车辆信任值计算方法，构建车联网信任管理模型； 基于所述车联网信任管理模型，完成车辆信任评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省军民融合研究院;暨南大学，其通讯地址为：330095 江西省南昌市高新技术产业开发区昌东大道8699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。