一种应用基于数字孪生的双层信任模型的防御方法

本发明公开一种应用基于数字孪生的双层信任模型的防御方法，构建水下传感器网络架构，其中，局部数字孪生周期性复制簇内信任证据，基于信任证据构建自适应信任数据集，采用自适应信任数据集对局部数字孪生中部署的本地模型进行训练，获得训练好的本地模型；局部数字孪生周期性的将信任证据以及本地模型参数上传至云端数字孪生；基于拜占庭防御机制，云端数字孪生通过深度Q网络对若干个局部数字孪生上传的本地模型参数进行聚合，获得全局模型参数；将多维信任证据的重要性权重的动态评估作为全局模型参数的一部分，通过参数分发机制下发至各局部数字孪生，用于更新本地模型。本发明能够优化水下传感器网络中数据包转发的问题。