在“十三五”规划发展纲要的指导和推动下,汽车的智能化、网联化成为未来发展的必然趋势,车载自组网(VANETs)作为智能交通的基础具有巨大的发展前景。良好的VANETs部署可以为智能交通管理提供支持,使智慧城市的建设得到有效推动。尽管VANETs具有广泛的应用前景,但其开放的通信信道,导致VANETs的消息交互极易遭受窃听和篡改,致使VANETs系统的安全遭到威胁,大量身份认证与消息认证协议被提出并用于解决这一问题。但是,传统VANETs认证协议在交互过程中会泄露部分用户或车辆数据,尽管这些数据看似毫无关联且可以公开分享,但随着近年来大数据与人工智能技术的发展,攻击者在获取大量数据的情况下,有可能分析出车辆用户的日常生活习惯等隐私信息。因此,在确保VANETs消息认证的前提下,如何保证用户数据隐私是当前亟待解决的难点问题。针对上述问题,本文对车载网的条件匿名认证方法展开了深入研究,设计了一种基于移动公共基础设施的条件匿名认证方案,该方案使用城市公共交通汽车代替传统路边单元(RSU)对车辆进行认证,由于公交车具有覆盖广泛、路线固定、按需动态优化等特点,能够有效减少车辆与RSU之间的频繁切换。其次本方案能够解决目前基于身份的车载网认证方案中不可有效撤销的问题,通过将系统主密钥存于公交车的防篡改设备中,用户车辆与公交车交互来获取广播消息时的假身份及对应私钥,而被撤销的用户无法成功申请,且该过程无需可信中心(TA)参与从而有效缓解了TA的计算压力。再次,本方案针对批量认证消息中含有无效签名的情况,提出了二叉排序树的方法以从中提取有效签名,从而提高了批量认证的效率。最后,本文通过形式化方法对所提方案进行了安全性证明。为论证方案的性能与可行性,本文对所提条件匿名认证方案进行了性能分析,更进一步通过ns2与sumo联合仿真平台对所提方案进行仿真实验,实验结果表明,本文所提方案在端到端时延及丢包率等方面具有良好的性能。另一方面,本文在对协议进行安全性证明时发现,传统安全性分析方法(如BAN逻辑)对协议分析人员的先验知识有较高要求,难于对大规模的协议进行快速的安全性分析。经过研究发现,车载网车辆节点计算能力相对较弱、VANETs条件匿名认证协议本身相对简单、协议数据集规模庞大、攻击类型可分类。鉴于上述特点,本文提出了一种新颖的基于渐进梯度决策树(XGBoost)的车载网认证协议安全性自动化分析方法,通过将收集的车载网认证协议及本文认证协议进行特征提取并向量化,构造了三种不同类型协议数据集,并使用XGBoost对三种数据集进行拟合,从而达到对协议正确分类的目的。最后本文通过实验就准确率与召回率等指标对自动化方法进行了评估,结果表明该方法具有一定的可行性与有效性。