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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于AI动态信任模型的区块链车联网跨区域认证系统及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：CN121645240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610141551.2，技术领域涉及：H04W12/069；该发明授权基于AI动态信任模型的区块链车联网跨区域认证系统及方法是由王磊;孙楚烨;窦海娥;康彬;夏志杰设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI动态信任模型的区块链车联网跨区域认证系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AI动态信任模型的区块链车联网跨区域认证系统及方法，属于车联网安全通信技术领域。其系统通过持续采集并分析车辆在通信网络中的多维行为数据，利用深度学习算法实时计算并更新能够精确反映车辆行为可信度的综合信任分值，然后将AI评估结果与区块链平台深度耦合，将信任数据被安全、不可篡改地记录于分布式账本上，并通过智能合约自动执行基于信任等级的差异化认证与资源控制策略。本发明从多维度解决了车联网中的通信安全问题，有显著提升车辆在智能交通、自动驾驶等场景下跨区域通信的安全性、可靠性与智能化水平，为车联网生态的健康发展构建坚实而灵活的安全信任底座。

本发明授权基于AI动态信任模型的区块链车联网跨区域认证系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于AI动态信任模型的区块链车联网跨区域认证系统，其特征在于，包括： 车辆行为数据采集模块，用于实时采集反映车辆行为特征的多维数据，所述多维数据包括消息基本特征、消息内容可信度、网络交互行为和历史行为记录；所述消息基本特征包括消息发送时间戳、消息类型标识、唯一身份标识ID、消息字节长度和消息发送周期阈值；所述消息内容可信度包括消息校验码、消息序列号连续校验值和消息内容语义合理性评分；所述网络交互行为包括消息发送频率、消息间隔时间统计特征、消息响应延迟和网络负载率；所述历史行为记录包括基于时间窗口统计的历史消息频率模式、异常行为发生频率和正常行为基线特征； 数据预处理与特征向量构建模块，用于对采集的所述多维数据进行预处理并构建特征向量； AI信任评估引擎，用于以所述特征向量为输入，基于预训练的深度学习模型对车辆进行动态行为评估，并计算综合信任度分值； 区块链存储与共享模块，用于将所述AI信任评估引擎计算的综合信任度分值、关键行为证据哈希以及评估过程参数进行链式存储上链； 智能合约认证决策模块，用于基于链上可信数据对车辆跨区域认证行为进行智能决策，执行基于信任等级的差异化认证与网络资源动态分配策略。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66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”。

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