1.一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)车辆认证：建立行为区块链，在用户车辆接入车联网时，与车辆交互的RSU验证接入车辆存储的行为区块是否与行为区块链上一致，如果不一致，则不予接入网络；

(2)模糊信任等级与信任值计算：根据链上存储的用户路况信息分享行为与共识行为，与车辆交互的RSU将接入车辆的行为模糊化，根据车辆的信任行为评价和恶意行为评价，进行模糊推理，确定接入车辆的模糊信任等级与信任值，颁发信任等级认证证书；模糊信任等级与信任值计算的详细步骤如下：(2‑1)构建模糊信任模型：RSU先对车辆的各历史行为进行模糊化表示，再集中评估车辆历史行为的信任等级，即创建以下五种行为模型，组成模糊信任模型U；

U＝{Sh,Co,Rm,Cf,Rp}

其中提升车辆信任的行为有以下两种：

1)信息分享Sh：在分享信息后，信息通过其他车辆验证，则RSU发布信息，信息的更新也视为信息分享；

2)信息共识Co：参与信息共识，确认其他车辆分享的信息；

其中减少车辆信任的行为有以下三种：

1)信息下架Rm：信息差评后，经过语义推理与信息下架共识，记录为行为；

2)信息投票失误Cf：车辆在信息投票过程中对信息的正确性判断失误；

3)信息重复Rp：针对某一路况，不同的车辆重复发布信息；若在RSU中存在，被用户举报后，记录行为并下架信息；

(2‑2)模糊行为评价计算：车辆与RSU端交互后，RSU端根据接入车辆的历史行为构建直觉模糊数Y：(Sh(μ,v),Co(μ,v),Rm(μ,v),Cf(μ,v),Rp(μ,v)),μ和v分别表示行为的隶属与非隶属度，步骤(2‑1)定义的五种行为均由五个直觉模糊集组成，即直觉模糊集数量n＝5；车辆行为的直觉模糊矩阵IY表示为以下公式：IY＝[(μSh,vSh),(μCo,vCo)],[(μRm,vRm),(μCf,vCf),(μRp,vRp)]n,n＝5再定义行为因素权重矩阵，用于行为评价矩阵运算；定义模糊矩阵的复合运算方法对权重矩阵X和模糊矩阵Rnm进行计算如下式：其中，Rnm的n与m为矩阵的行列大小，Xj表示权重矩阵中的第j列的数据，Rij表示模糊矩阵在第i行，第j列处的数据；

设置信任行为的权重集A＝[0.4,0.6],从左到右分别是信息分享、信息共识的行为权重；将其与信任行为模糊隶属矩阵R2×5进行矩阵运算，得到信任行为的评价向量C，公式如下：恶意行为设置权重矩阵B＝[0.3,0.4,0.3],从左到右分别是信息下架、信息确认失误、信息重复的行为权重；将其与恶意行为模糊隶属矩阵R3×5进行矩阵运算，得到恶意行为的评价向量E，公式如下：信任行为评价向量C由五个矩阵计算值构成C＝[c1,c2,c3,c4,c5]；C的矩阵计算结果分别对应“不积极的”，“一般的”，“较积极的”，“积极的”，“热衷的”五个信任等级；恶意行为评价向量E设置为五个模糊计算结果E＝[e1,e2,e3,e4,e5]，对应评价标签“较少的”，“一般的”，“较多的”，“多的”，“非常多的”；RSU根据信任评价向量的隶属度，使用最大隶属度原则做出信任评估；若隶属度计算结果出现相同的情况，则比较非隶属度，取非隶属度较小的一项，赋予当前车辆该模糊行为评价；

(2‑3)模糊推理与信任值计算：根据信任行为评价和恶意行为评价设置模糊控制规则，对模糊行为评价进行模糊推理；

使用梯形隶属度函数建立信任等级的模糊隶属度函数，其论域Xcre为车辆信任值[0,

100]；RSU通过被激活的模糊控制规则，进行多标签的模糊推理计算，获取模糊信任域U(x)：U(x)＝ci∧ej∧X(a)，式中∧为取小计算，X(a)为模糊隶属度函数；对信任域进行反模糊化，获得车辆信任值X；

(3)信息分享：与车辆交互的RSU设置3个语义门限与3分钟时限接收语义相近的信息，若时间达到时限或语义重复信息数量达到门限值，则对接收到的所有分享信息发起以下信息真实性共识：1)基于模糊信任等级选择若干更可信的共识车辆；2)RSU赋予不同模糊信任等级的车辆不同的投票权重与共识完成阈值；3)各车辆根据自己的投票权重参与信息共识；4)对信息分享与共识投票行为进行记录，形成一个区块；5)经共识为可信的信息，RSU会在RSU网络中进行发布，不可信的信息被丢弃；

(4)信息反馈：设置信息反馈规则，使用模糊差评推理得到信息的语义标签；根据语义标签，RSU网络提醒信息分享者或强制信息下架；需求者或者分享者根据提示自主发起信息更新共识，更新或取消路况信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法，其特征在于，步骤(1)中，行为区块链搭建与车辆认证的详细步骤如下：(1‑1)在RSU构成的网络中建立行为区块链，存储用户的路况信息分享行为与共识行为；

(1‑2)在用户车辆接入车联网时，与车辆交互的RSU验证接入车辆存储的行为是否与行为链上该车辆的行为数据一致，并颁发认证证书。

3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法，其特征在于，步骤(3)中，信息分享的详细步骤如下：(3‑1)信息收集：分享者上传路况信息后，RSU根据分享者发布的路况信息设置3个语义门限与3分钟时限接收语义相近的信息；

(3‑2)共识车辆选择：选择路况附近的其他车辆组成临时局部车联网进行信息真实性共识；选择共识车辆时，若路况附近车辆的模糊信任等级相同，则比较其信任值X，以选取到高信任车辆；

RSU统计十分钟内生成的行为链区块总数nbc、十分钟内接入局部车联网的全部车辆数nc以及十分钟内车辆网络节点数均值nv；根据泊松分布，计算共识车辆选择上限k，即计算泊松分布下的最大概率k的值p(k)：根据局部车联网内接入的车辆，选择不超过泊松分布中概率的最大值k的车辆数，且最多选择的共识车辆不超过8辆；上述的选择车辆，采用以下的方式进行：RSU使用滑动窗口方式选择车辆进行交互，其设置有30s时间窗口限制的4个窗口，逐渐发送共识信息，直到意愿参与到共识投票的车辆节点数达到8；

(3‑3)车辆共识能力赋予：在发起共识时，RSU赋予不同模糊信任等级的车辆不同的投票能力与共识完成阈值；具体如下：

1)对不同的模糊信任等级设置对应的投票权重，在对其他车辆进行信息投票时，通过车辆的投票权重参与到路况信息投票；模糊信任等级“不可信”权重为1，“不太可信”权重为

2，“有点可信”权重为3，“可信”权重为4，“十分可信”权重为5；

2)“十分可信”车辆可以不进行信息共识，直接发布路况信息；

3)“较可信”与“可信”信任值车辆发布的信息，需投票车辆的认可权重累积到3，完成信息共识；

4)“不可信”与“较不可信”车辆发布的信息，需投票车辆的认可权重累积到5，完成信息共识；

(3‑4)信息真实性共识：(3‑2)中选择组成的临时局部车联网按照以下步骤进行信息真实性共识：

1)信息投票：各车辆根据自己的投票权重参与信息共识；信息投票行为仅考虑共识车辆中的信息认同情况；认可信息真实性的车辆节点的投票权重为Crecon，获取其中的信息同意节点的权重；投票过程的公式如下：G＝∑CreCon

其中G是信息分享车辆的共识成功阈值；若共识投票成功，追溯不认可信息的车辆节点；若投票未达到共识成功阈值，表示信息发布失败，追溯认可信息的节点；

2)行为区块生成：所有的车辆发送数字签名Sigj，验证行为人的假名身份；RSU网络对信息分享与共识投票行为进行记录，形成一个区块，用作后续的追溯与查询；在链上记录三种关键信息：1)参与信息发布的车辆地址；2)信息发布是否成功；3)参与信息投票的车辆地址；依照信任行为的需要，建立的区块构成如下式所示：BCcre＝

nonce是随机数；time是创建时间的时间戳；boolj说明此次分享行为在周围车辆的认证后，是否能成功发布，共识成功时，boolj项设置为1，共识失败时，boolj项设置为0；Sigj是发布信息的车辆的假名签名；Body中记录此次信息认证中参与的车辆的数字签名与模糊信任等级，包括认可信息和反对信息的全部车辆；

3)信息发布与区块存储；经共识为可信的信息，RSU会在网络中进行发布，不可信的信息被丢弃；分享车辆与认证车辆须在本地存储该区块。

4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法，其特征在于，步骤(4)中，信息反馈的步骤如下：(4‑1)信息评价：用户对信息分享进行评价，分为好评与差评两种，RSU收集信息的差评数量；

(4‑2)设置模糊规则进行信息下架：如果发布的信息超过时间窗口t或者需求用户数超过阈值d，RSU对该信息进行模糊差评推理，并在RSU端存储其语义标签；

上述的模糊差评推理的具体过程如下：根据信任等级与信息需求人数，建立模糊差评规则，计算信息的模糊语义标签；输入变量有两个，一是信息需求人数，二是信任差评比；此处，对信息需求人数和信任差评比建立模糊隶属函数，论域X是对某一信息的请求人数，其

1 2 3 4

语义标签分别为FN“少”、FN“较少”、FN“较多”、FN“多”；信任差评比的论域X是差评者信

1 2

任值Ncre与全部需求人的信任值Ntotal的比，即X＝Ncre/Ntotal，建立语义标签为FD“低”、FD

3 4

“较低”、FD“较高”、FD“高”；

依照信息需求人数和差评比建立如下的模糊推理规则：

1.If信息需求人数为少and信任差评比为低than语义标签为少数差评；

2.If信息需求人数为较多and信任差评比为较低than语义标签为较多差评；

3.If信息需求人数为少and信任差评比为较高than语义标签为较多差评；

4.If信息需求人数为较少and信任差评比为较低than语义标签为多半差评；

5.If信息需求人数为少and信任差评比为较高than语义标签为差评如潮；

6.If信息需求人数为较多and信任差评比为高than语义标签为差评如潮；

在时间t或者需求用户数超过阈值d后，计算某路况信息的语义标签；定义四个语言变量“a”、“b”、“c”、“d”对应“少数差评”、“较多差评”、“多半差评”、“差评如潮”；并对不同等级的差评设置不同的管理措施，具体为：“少数差评”为不做提醒，“较多差评”为进行修改提醒，“多半差评”为提醒需求者，“差评如潮”为信息下架共识；

(4‑3)信息更新、失效与下架：在一段时间后，路况信息不再具有实时性，需求者或者分享者发起更新信息、确认信息失效共识；当模糊推理得到语义标签“差评如潮”时，RSU强制发起信息下架共识；RSU依照以下步骤进行共识：

1)见证人选择：方法同步骤(3‑2)共识车辆选择；

2)共识权限赋予：方法同步骤(3‑3)车辆共识能力赋予；

3)信息投票：方法同步骤(3‑4)的信息投票；

4)行为区块生成：方法同步骤(3‑4)的行为区块生成；

5)信息更新、失效或者下架：依照车辆行为对信息进行修改、失效删除或者下架处理。

5.一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，其特征在于，所述处理器执行所述可执行代码时，实现如权利要求1‑4中任一项所述的一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现如权利要求1‑4中任一项所述的一种基于区块链的交通信息分享的模糊信任管理方法。