Une approche multifacette pour modéliser la confiance des agents pour une communication efficace dans l'application des réseaux vehiculaires mobiles ad hoc

Un nombre de plus en plus grand de voitures est équipé de systèmes de positionnement global et de dispositifs Wi-Fi, permettant une communication véhicule-à-véhicule (V2V) dans le but d'accroître la sécurité des passagers et des routes. Cette technologie soulève le besoin d'agents qui assistent les utilisateurs en traitant intelligemment les informations reçues. Certains de ces agents peuvent devenir intéressés par eux-mêmes et essayer de maximiser l'utilité des propriétaires de voitures en envoyant de fausses informations. Étant donné les conséquences graves d'agir sur de fausses informations dans ce contexte, il est essentiel d'établir une confiance entre les agents. L'objectif principal de cet article est de développer un cadre qui modélise la fiabilité des agents des autres véhicules, afin de recevoir les informations les plus efficaces. Nous développons une approche de modélisation de la confiance multifacette qui incorpore la confiance basée sur le rôle, l'expérience, la priorité et la majorité, et qui peut restreindre le nombre de rapports reçus. Nous incluons un algorithme qui propose comment intégrer ces différentes dimensions de la confiance, ainsi que des expérimentations pour valider l'avantage de notre approche, soulignant l'importance de chacune des différentes facettes incluses. Le résultat est une méthodologie importante pour permettre une communication V2V efficace via des agents intelligents.