El Internet de los vehículos (IoV) representa una realidad donde las cosas ordinarias están conectadas a redes vehiculares ad-hoc (VANETs), lo que les permite transmitir y colaborar. Al colocar estos objetos regulares en VANETs y hacerlos disponibles en todo momento, esta red y el intercambio de datos pueden plantear problemas reales de privacidad y seguridad. Por lo tanto, la comunicación basada en grupos es mayormente preferida en la literatura. Sin embargo, en escenarios de red pesados, la comunicación basada en clústeres generalmente conduce a una sobrecarga adicional en forma del líder del grupo que causa retrasos y afecta el rendimiento de una red. Debido a la interacción de las VANETs con aplicaciones que no son estables de por vida, se requiere en gran medida un mecanismo de privacidad y seguridad para detectar muchos nodos maliciosos. Por lo tanto, en este documento se ha propuesto una selección de nodos multi-fantasma para seleccionar nodos confiables, normales y maliciosos. El esquema de nodos multi-fantasma se propone para reducir la carga de nodos fantasma, donde los nodos multilaterales en un clúster actúan como un nodo fantasma para compartir la carga. Se utiliza una metodología de toma de decisiones multicriterio (proceso analítico en red) para optimizar el nodo fantasma y preservar la privacidad utilizando el modelo de confianza preservada de privacidad (PTR). Los resultados muestran la verificación de la estabilidad de los parámetros y el análisis de sensibilidad considerando diferentes escenarios para el nodo fantasma más óptimo para preservar la privacidad de la ubicación del vehículo. El impacto del modelo propuesto será más claramente visible en su implementación en tiempo real en redes de vehículos en áreas urbanas.