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本发明涉及车载自组织网络中基于无证书环签密的隐私保护方法，在签密车辆使用自身私钥对消息加密后利用环外接收车辆的公钥对密文二次加密，环外接收车辆收到密文后相应地用自身私钥解密，再利用签密车辆公钥验证密文合法性，实现了对通信消息的来源和完整性的可认证。有益效果：该方法在车辆出现违法行为时，交通管理中心通过散列函数的单向性对车辆真实身份进行追踪，满足了匿名性和可追踪性要求。

本发明涉及一种车载自组织网络中基于决策树机制的多副本路由方法，属于车载自组织网络技术领域。在该方法中，采用一种机器学习内容里的决策树C4.5学习方法，车辆首先根据对历史数据的采集，然后对采集的历史数据进行整合处理，并使用决策树学习方法对所选取的相应属性进行分类和评级，生成决策规则树，之后在初始消息和消息副本的传递中利用构建的决策规则树使得消息的传输更加具有方向性和目的性。本方法解决了在多副本路由中消息副本数盲目洪泛转发带来的网络开销过大的问题，同时也解决了由于被动地采用直接传输使得投递率不高以及时延较大的问题，该方法相比于传统方法及时性、可靠性等性能更强，更适合高动态拓扑且网络密度较大的车载自组织网络。