本发明提供一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，1.车辆节点中的安全应用单元SAU在存储的事件信息表T中对该道路事件信息进行搜寻并更新；2.进行道路事件信息条件过滤，判断事件是否可信；3.针对更新后道路事件的H属性进行条件过滤，通过安全应用单元SAU判断事件是否虚假。本发明避免车辆对接收的道路事件进行盲目广播、误导驾驶员；对交通道路虚假预警信息进行过滤；从而有效预防了黑客伪造的虚假信息在车联网中的传播，抑制了失效信息泛滥，为驾驶员提供实时可靠的道路事件信息，缓解交通堵塞，进而提高道路通行率，为城市智能交通的应用提供了技术支撑。
1.一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤1，在面向于车联网中车辆与车辆的通信中，当车辆节点通过自身设备检测或接收道路事件时，该车辆节点中的安全应用单元SAU在存储的事件信息表T中对该道路事件信息进行搜寻，并对其信息进行更新；
所述的道路事件信息包括表示事件类型的L属性，表示事件发生位置的W属性，表示事件信誉度的X属性，表示事件关联车辆的C属性和表示事件传播跳数的H属性；
步骤2，针对更新后道路事件的X和C属性，进行道路事件信息条件过滤，通过安全应用单元SAU判断事件是否可信，当道路事件信息中的属性满足所有的广播阈值条件时，判断事件为可信，广播该道路事件信息并通知该车辆节点的司机，完成该道路事件过滤；
当道路事件信息中的属性有一项不满足广播阈值条件时，判断事件为不可信，执行步骤3；
步骤3，针对更新后道路事件的H属性进行条件过滤，通过安全应用单元SAU判断事件是否虚假，若虚假，则丢弃事件信息表T中该事件信息，若不虚假，则保留事件信息表T中该事件信息，完成该道路事件过滤。
2.根据权利要求1所述的一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，其特征在于，步骤1中对道路信息进行更新时，具体包括如下步骤，步骤1.1，根据道路事件的W属性判断是否是同一个道路事件；若车辆节点检测到的道路事件信息中发生位置与交通事件信息表T中所存在的所有道路事件信息的W属性不一致，则说明两个道路事件信息为不同道路事件，则建立新的道路事件并进行信息更新，执行步骤1.2；反之为相同的道路事件，对该道路事件的原本信息进行更新，执行步骤1.3；
步骤1.2，若车辆节点检测接收的道路事件在交通事件信息表T中不存在，则通过安全应用单元SAU在交通事件信息表T中新建该事件信息并更新；
步骤1.3，若车辆节点检测接收的道路事件在交通事件信息表T中存在，则通过安全应用单元SAU在交通事件信息表T中对原本事件信息更新。
3.根据权利要求2所述的一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，其特征在于，步骤1.2中新建该事件信息并更新时，具体包括如下步骤，步骤1.2.1，安全应用单元SAU根据生成的道路事件信息字段判断道路事件的L属性，若为交通拥堵事件，L属性为Jam类型；若为交通事故事件，L属性为Accident类型；
步骤1.2.2，通过车辆节点上的定位系统，将道路事件的位置坐标存入W属性中；
步骤1.2.3，给定道路事件X属性的衡量值Value＝1；
步骤1.2.4，将检测或接收车辆节点的标号加入C属性，此时，相关车辆节点数目Num＝
步骤1.2.5，若接收车辆节点通过自身检测获取事件，该事件的H属性中经过的车辆节点数目Hop＝1；执行步骤2；
步骤1.2.6，若接收车辆节点通过临近发送车辆节点获取事件，根据接收到的事件信息字段查询事件的跳数值，对查询的原本跳数加1，即该事件的H属性中经过的车辆节点数目Hop＝Hop+1，执行步骤2。
4.根据权利要求2所述的一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，其特征在于，步骤1.3中对原本事件信息更新时，具体包括如下步骤，步骤1.3.1，保持该事件的L属性不变；
步骤1.3.3，将该事件的X属性中衡量值Value在原来的数值上加1，即Value＝Value+1；
步骤1.3.4，查询事件来源车辆的标号与原本交通事件信息表T中事件C属性中的元素标号是否有重复，若重复，说明发送事件的车辆节点已记录于C属性中，则不用更新C属性；
若不重复，说明发送事件的车辆节点为新车辆，则将新车辆节点的标号加入C属性，即对C属性进行更新；
步骤1.3.5，根据接收到的事件信息字段，查询事件H属性中经过的车辆节点数目Hop；
对查询的事件H属性中原本的Hop加1，即Hop＝Hop+1。
5.根据权利要求1所述的一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，其特征在于，步骤2中针对更新后道路事件的X和C属性，进行道路事件信息条件过滤时，具体包括如下步骤，步骤2.1，对事件X属性中的衡量值Value进行判断，若衡量值Value小于设定阈值，则执行步骤3，否则执行步骤2.2；
步骤2.2，对事件C属性中的相关车辆节点数目Num值进行判断，若Num值小于设定阈值，则执行步骤3，否则确认事件可信，广播该道路事件信息并通知该车辆节点的司机，完成该道路事件过滤。
6.根据权利要求5所述的一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，其特征在于，步骤2.1中Value的阈值为8。
7.根据权利要求5所述的一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，其特征在于，步骤2.1中Num值的阈值为3。
8.根据权利要求1所述的一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，其特征在于，步骤3中，针对更新后道路事件的H属性进行条件过滤时，通过H属性中道路事件经过的车辆节点数目Hop值进行条件过滤，若Hop值大于设定阈值，则确认事件虚假，对该事件信息进行丢弃；否则，对该事件信息进行保留，完成该道路事件过滤。
9.根据权利要求8所述的一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，其特征在于，所述Hop值的阈值为4。
一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法
技术领域
[0001] 本发明涉及车联网信息安全技术领域，具体为一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法。
背景技术
[0002] 车联网是物联网技术在城市智能交通领域的重要应用。与传统互联网相比，车联网具有网络拓扑动态变化，车辆节点临时加入或退出网络，车辆节点连接短暂等特点，因此，面临更为严重的安全风险威胁，其中一类典型的安全风险就是信息的可信性问题。目前，车联网中的虚假信息分为两类，一类是车联网中被黑客捕获的恶意车辆节点发布、篡改或伪造的信息；另一类是由于交通流的动态特征产生的失效信息。由于交通道路事件具有一定的时间有效性，会随着时间的变化而产生位置等相关属性变化，甚至事件本身会消失，此类事件信息为失效信息现象。例如，堵车事件会随着时间推移，位置或者严重程度发生变化，甚至消失。虚假信息和失效信息在车联网中的传播，耗费有限信带资源，甚至误导驾驶员驾驶行为决策，严重影响驾驶安全，同时也影响了车联网整个网络的有效运行和性能。
[0003] 现有的车联网信息过滤方法有余弦相似度聚类法、基于节点分簇的信任管理机制虚假信息过滤等方法，但这些方法并未考虑现实车联网中交通流的动态特征，过滤准确率有待进一步提高。
发明内容
[0004] 针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，能有效预防黑客伪造的虚假预警信息在车联网中的传播，为驾驶员提供实时可靠的道路事件信息，缓解交通拥堵，从而提高道路通行率，为城市智能交通的应用提供技术支撑。
[0005] 本发明是通过以下技术方案来实现：
[0006] 一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，包括如下步骤，[0007] 步骤1，在面向于车联网中车辆与车辆的通信中，当车辆节点通过自身设备检测或接收道路事件时，该车辆节点中的安全应用单元SAU在存储的事件信息表T中对该道路事件信息进行搜寻，并对其信息进行更新；
[0008] 所述的道路事件信息包括表示事件类型的L属性，表示事件发生位置的W属性，表示事件信誉度的X属性，表示事件关联车辆的C属性和表示事件传播跳数的H属性；
[0009] 步骤2，针对更新后道路事件的X和C属性，进行道路事件信息条件过滤，通过安全应用单元SAU判断事件是否可信，当道路事件信息中的属性满足所有的广播阈值条件时，判断事件为可信，广播该道路事件信息并通知该车辆节点的司机，完成该道路事件过滤；
[0010] 当道路事件信息中的属性有一项不满足广播阈值条件时，判断事件为不可信，执行步骤3；
[0011] 步骤3，针对更新后道路事件的H属性进行条件过滤，通过安全应用单元SAU判断事件是否虚假，若虚假，则丢弃事件信息表T中该事件信息，若不虚假，则保留事件信息表T中该事件信息，完成该道路事件过滤。
[0012] 优选的，步骤1中对道路信息进行更新时，具体包括如下步骤，
[0013] 步骤1.1，根据道路事件的W属性判断是否是同一个道路事件；若车辆节点检测到的道路事件信息中发生位置与交通事件信息表T中所存在的所有道路事件信息的W属性不一致，则说明两个道路事件信息为不同道路事件，则建立新的道路事件并进行信息更新，执行步骤1.2；反之为相同的道路事件，对该道路事件的原本信息进行更新，执行步骤1.3；
[0014] 步骤1.2，若车辆节点检测接收的道路事件在交通事件信息表T中不存在，则通过安全应用单元SAU在交通事件信息表T中新建该事件信息并更新；
[0015] 步骤1.3，若车辆节点检测接收的道路事件在交通事件信息表T中存在，则通过安全应用单元SAU在交通事件信息表T中对原本事件信息更新。
[0016] 进一步，步骤1.2中新建该事件信息并更新时，具体包括如下步骤，
[0017] 步骤1.2.1，安全应用单元SAU根据生成的道路事件信息字段判断道路事件的L属性，若为交通拥堵事件，L属性为Jam类型；若为交通事故事件，L属性为Accident类型；
[0018] 步骤1.2.2，通过车辆节点上的定位系统，将道路事件的位置坐标存入W属性中；
[0019] 步骤1.2.3，给定道路事件X属性的衡量值Value＝1；
[0020] 步骤1.2.4，将检测或接收车辆节点的标号加入C属性，此时，相关车辆节点数目Num＝1；
[0021] 步骤1.2.5，若接收车辆节点通过自身检测获取事件，该事件的H属性中经过的车辆节点数目Hop＝1；执行步骤2；
[0022] 步骤1.2.6，若接收车辆节点通过临近发送车辆节点获取事件，根据接收到的事件信息字段查询事件的跳数值，对查询的原本跳数加1，即该事件的H属性中经过的车辆节点数目Hop＝Hop+1，执行步骤2。
[0023] 再进一步，步骤1.3中对原本事件信息更新时，具体包括如下步骤，
[0024] 步骤1.3.1，保持该事件的L属性不变；
[0025] 步骤1.3.2，保持该事件的W属性不变；
[0026] 步骤1.3.3，将该事件的X属性中衡量值Value在原来的数值上加1，即Value＝Value+1；
[0027] 步骤1.3.4，查询事件来源车辆的标号与原本交通事件信息表T中事件C属性中的元素标号是否有重复，若重复，说明发送事件的车辆节点已记录于C属性中，则不用更新C属性；若不重复，说明发送事件的车辆节点为新车辆，则将新车辆节点的标号加入C属性，即对C属性进行更新；
[0028] 步骤1.3.5，根据接收到的事件信息字段，查询事件H属性中经过的车辆节点数目Hop；对查询的事件H属性中原本的Hop加1，即Hop＝Hop+1。
[0029] 优选的，步骤2中针对更新后道路事件的X和C属性，进行道路事件信息条件过滤时，具体包括如下步骤，
[0030] 步骤2.1，对事件X属性中的衡量值Value进行判断，若衡量值Value小于设定阈值，则执行步骤3，否则执行步骤2.2；
[0031] 步骤2.2，对事件C属性中的相关车辆节点数目Num值进行判断，若Num值小于设定阈值，则执行步骤3，否则确认事件可信，广播该道路事件信息并通知该车辆节点的司机，完成该道路事件过滤。
[0032] 进一步，步骤2.1中Value的阈值为8。
[0033] 进一步，步骤2.1中Num值的阈值为3。
[0034] 优选的，步骤3中，针对更新后道路事件的H属性进行条件过滤时，通过H属性中道路事件经过的车辆节点数目Hop值进行条件过滤，若Hop值大于设定阈值，则确认事件虚假，对该事件信息进行丢弃；否则，对该事件信息进行保留，完成该道路事件过滤。
[0035] 进一步，所述Hop值的阈值为4。
[0036] 与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
[0037] 本发明提取车辆节点检测接收的道路事件的关键属性信息进行过滤，建立了一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法；利用存储于车辆节点安全应用单元SAU的事件信息表T中累计的道路事件属性信息进行条件过滤，避免车辆对接收的道路事件进行盲目广播、误导驾驶员；能够结合交通流动态特征，依据发生的道路事件的真实性、有效性的动态特征，对交通道路虚假预警信息进行过滤；从而有效预防了黑客伪造的虚假信息在车联网中的传播，抑制了失效信息泛滥，为驾驶员提供实时可靠的道路事件信息，缓解交通堵塞，进而提高道路通行率，为城市智能交通的应用提供了技术支撑。
附图说明
[0038] 图1为本发明实例中车辆Vr处理道路事件ei的流程图。
具体实施方式
[0039] 下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
[0040] 本发明一种面向车联网城市交通道路虚假预警信息过滤方法，通过车辆安全应用单元SAU，并更新事件信息表T中道路事件e的信息；对更新后的道路事件e的信息进行条件过滤，若满足，则车辆安全应用单元SAU确认事件真实，广播信息并通知司机；若不满足任一条件，由车辆安全应用单元SAU进一步决定是否丢弃道路事件信息。通过设置的事件信息表T中的多个属性值，逐层进行过滤判断，有效预防了黑客伪造的虚假信息在车联网中的传播，抑制了失效信息泛滥，为驾驶员提供实时可靠的道路事件信息，缓解交通堵塞，从而提高道路通行率，为城市智能交通的应用提供技术支撑。
[0041] 本发明所述方法包含以下实体：
[0042] 1.车联网：在实际中，面向于车联网中车与车(V2V)通信，每个车辆节点ID是唯一的，车联网中的车辆节点定义为Vr，r为表示车辆节点身份标识ID，即以车辆ID作为每辆车辆节点的标识。车辆节点都搭载配备了全球定位系统(GPS)，前向和后向红外线雷达，红外线信号接收设备，无线信号收发器等物理设备，车辆节点可以用所安装的无线传感设备对道路事件进行探测。车辆节点配备的红外雷达具有一定的探测范围，探测频率。
[0043] 车辆节点获取道路事件信息有两种，分别是车辆节点自身检测道路事件信息和接收临近车辆节点发送的道路事件信息。
[0044] 2.道路事件：本发明主要关注道路紧急预警信息，通过对真实车联网应用分析，将道路紧急预警信息涉及的道路事件分为两种，分别是交通堵塞和交通事故。不同位置发生的道路事件是相互独立的，车联网中的道路事件定义为ei，i为区分独立道路紧急预警信息的ID。
[0045] 3.安全应用单元(SAU)：每个车辆节点中的车载单元(OBU)部署装备一个安全应用模块，将其定义为安全应用单元，在该单元中具有信息存储、计算和转发功能，能对车辆节点探测或接收到的道路事件信息进行存储、处理和转发。
[0046] 本发明中涉及以下定义：
[0047] 交通事件信息表：交通事件信息表T以道路事件e为单位，统计存储车辆所检测接收到的道路事件相关信息。每个车辆节点有一张自己的交通事件表，并将其存储在车辆SAU中。记车辆节点Vr的交通事件信息表T为Vr(T)，Vr(T)存储Vr检测接收到的所有道路事件e，即Vr(T)＝{e1,e2,e3,…,ei,…}。
[0048] Vr(T)中关于e的信息包括事件类型L属性，事件发生位置W属性，事件信誉度X属性，事件关联车辆C属性，事件传播跳数H属性。记T中ei信息为T(ei)，则T(ei)＝{L,W,X,C,H}，TL(ei)为ei的类型L属性，TW(ei)为ei的发生位置W属性，TX(ei)为ei的信誉度X属性，TC(ei)为ei的关联车辆C属性，TH(ei)为ei的传播跳数H属性。
[0049] 其中，TL(ei)指Vr接收到的ei的类型。本发明主要关注道路紧急预警信息，因此将道路事件分为两种，一种是交通拥堵Jam，另一种是交通事故Accident。记TL(ei)＝{Jam,Accident}。
[0050] TW(ei)指ei发生的位置。Vr应用GPS精确定位得到ei的经纬度，TW(ei)以经纬度坐标方式记录ei的地理位置信息。
[0051] TX(ei)指ei的信誉度，避免持续时间短暂的，影响范围小的道路事件造成信息冗余。本方法采用Value值作为衡量TX(ei)的程度，记TX(ei)＝{Valu}e。Value值指Vr通过不同方式接收到ei的次数，其为本方法的重要过滤指标。
[0052] TC(ei)指检测或接收到的ei的相关车辆节点，即“经手”ei的相互独立的不同车辆节点的记录。TC(ei)旨在表示遇到ei时，避免Vr一车“独裁”，用邻居车辆的检测来辅助主车辆做出判断。TC(ei)为实体集，记为TC(ei)＝{V1,,V2,V3,…,Vr,…}。TC(ei)中的车辆节点的总数目也为本方法的重要过滤指标，记TC(ei)中的车辆总数目为Num。
[0053] TH(ei)指ei经过的车辆节点数目，即传播跳数。ei从自检车辆节点开始传播，每经过一车辆节点对应的跳数加1(包括源车辆)。记ei经过的车辆节点数目为Hop，TH(ei)＝{Hop}。Hop为SAU决定是否丢弃ei信息的重要过滤条件。
[0054] 一种面向车联网城市交通道路虚假预警信息过滤方法，包括如下步骤：
[0055] 步骤1，当车辆节点通过自身设备检测或接收道路事件时，车辆节点的安全应用单元SAU在事件信息表T中对该道路事件信息进行搜寻，并对其信息进行更新。
[0056] 1.1根据道路事件的发生位置W属性判断是否是同一个道路事件。若车辆节点检测到的道路事件信息中发生位置与交通事件信息表T中所存在的所有道路事件信息e的W属性不一致，则说明两个道路事件信息为不同道路事件，则建立新的道路事件并进行信息更新，即跳至步骤1.2；反之，对该道路事件的原本信息进行更新，即跳至步骤1.3。
[0057] 1.2若车辆节点检测接收的道路事件在T中不存在，则SAU在T中新建事件信息并更新。
[0058] 1.2.1 SAU根据生成的道路事件信息字段判断道路事件的L属性，若为交通拥堵事件，L属性为Jam类型；若为交通事故事件，L属性为Accident类型。
[0059] 1.2.2事件的位置坐标存入W属性中。
[0060] 1.2.3事件X属性的Value＝1。
[0061] 1.2.4将检测或接收车辆节点的标号加入C属性。此时，Num＝1。
[0062] 1.2.5若接收车辆节点通过自身检测获取事件，事件的H属性的Hop＝1。跳至步骤2。
[0063] 1.2.6若接收车辆节点通过临近发送车辆节点获取事件，根据接收到的事件信息字段查询事件的跳数值。对查询的原本跳数加1，即Hop＝Hop+1。跳至步骤2。
[0064] 1.3若车辆检测接收的道路事件在T中存在，则SAU在T中对原本事件信息更新。
[0065] 1.3.1事件的L属性保持不变。
[0066] 1.3.2事件的W属性保持不变。
[0067] 1.3.3事件的X属性中Value值在原来的数值上加1，即Value＝Value+1。
[0068] 1.3.4查询事件来源车辆的标号与原本T中事件C属性中的元素标号是否有重复，若重复，说明发送事件的车辆节点已记录于C属性中，则不用更新C属性；若不重复，说明发送事件的车辆节点为新车辆，则将新车辆节点的标号加入C属性，即对C属性进行更新。
[0069] 1.3.5根据接收到的事件信息字段查询事件的Hop值。对查询的事件H属性的查询的原本Hop加1，即Hop＝Hop+1。
[0070] 步骤2：针对更新后的道路事件X和C属性，进行道路事件信息条件过滤，SAU决定事件是否可信，即是否广播该道路事件信息并通知司机。只有当道路事件属性信息满足所有的广播阈值条件时，判断事件为可信。
[0071] 2.1对事件X属性的Value值进行判断。经多次仿真实验，将Value值的阈值设为8。若Value值≥8时，跳至步骤2.2；否则，跳至步骤3。
[0072] 2.2对事件C属性的Num值进行判断。经多次仿真实验，将Num的阈值设为3。若Num≥3时，SAU确认事件可信，对该道路事件进行广播并通知司机，结束操作；否则，跳至步骤3。
[0073] 步骤3：针对事件H属性的Hop值进行条件过滤，判断事件是否虚假。若SAU确认事件虚假，丢弃T中该事件信息。
[0074] 经多次仿真实验，将Hop的阈值设为4。若事件H属性中的Hop>4，则SAU确认事件虚假，对该事件信息进行丢弃；反之，对该事件信息进行保留。
[0075] 具体的，如图1所示，包括以下步骤：
[0076] 步骤一：当Vr通过自身设备检测或接收ei时，Vr(T)中对ei信息进行搜寻，并对ei信息进行更新。
[0077] 1.1根据TW(ei)属性判断Vr(T)中是否存在ei。若Vr检测到的TW(ei)与Vr(T)中所存在的所有e的W属性不一致，则ei为新事件，建立新的ei信息并进行更新；反之，对ei的原本信息进行更新，即跳至步骤1.3。
[0078] 1.2若Vr(T)中不存在ei信息，则Vr(T)中新建ei信息并更新。
[0079] 1.2.1 SAU根据生成的ei信息字段判断TL(ei)，若为交通拥堵事件，TL(ei)＝Jam；若为交通事故事件，TL(ei)＝Accident。
[0080] 1.2.2 ei的位置坐标存入TW(ei)中。
[0081] 1.2.3 TX(ei)的Value＝1。
[0082] 1.2.4 SAU将事件来源车辆节点的标号存入TC(ei)中。此时，Num＝1。
[0083] 1.2.5若Vr通过自身检测获取ei，TH(ei)中Hop＝1。跳至步骤2。
[0084] 若Vr通过临近车辆节点信息获取ei，根据接收的ei信息字段查询ei的Hop值。更新TH(ei)时，在查询的原本跳数Hop加1，即Hop＝Hop+1。
[0085] 1.3若Vr(T)中已有的ei，则Vr(T)只更新ei信息。
[0086] 1.3.1 TL(ei)保持不变。
[0087] 1.3.2 TW(ei)保持不变。
[0088] 1.3.3 TX(ei)中Value值在原来的Value值上加1，即Value＝Value+1。
[0089] 1.3.4查询ei来源车辆节点的标号与原本Vr(T)中TC(ei)属性中的元素标号是否有重复，若标号重复，说明发送ei的车辆节点已记录于TC(ei)中，则不用更新TC(ei)；若不重复，说明发送ei的车辆为新车辆节点，则将发送车辆节点的标号加入TC(ei)，即对TC(ei)进行更新。
[0090] 1.3.5根据ei信息字段查询ei的Hop值。更新TH(ei)时，在查询的原本Hop值上加1，即Hop＝Hop+1。
[0091] 步骤二：对更新后的Value和Num进行条件过滤，Vr的SAU决定ei是否可信。若ei可信，SAU广播该ei信息并通知司机。
[0092] 2.1对TX(ei)中Value值进行判断。若Value值≥8时，跳至步骤2.2，；否则，跳至步骤三。
[0093] 2.2对TC(ei)的Num值进行判断。若Num≥3时，SAU确认ei可信，并对ei进行广播并通知司机，结束操作；否则，跳至步骤三。
[0094] 步骤三：对更新后的TH(ei)进行条件过滤，Vr的SAU决定ei是否虚假。若ei虚假，则SAU丢弃TH(ei)中ei信息。
[0095] 若TH(ei)中的Hop>4，则SAU确认ei虚假，并对ei信息进行丢弃；反之，对ei信息进行保留。
