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J-GLOBAL ID：202002218054795418   整理番号：20A2638084

信頼モデルと機械学習を適用したVANETにおける位置認証攻撃の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Position Falsification Attacks in VANETs Applying Trust Model and Machine Learning

著者 (3件)： Montenegro Jordan (Yachay Tech University, Urcuqui, Ecuador) ,  Iza Cristhian (Yachay Tech University, Urcuqui, Ecuador) ,  Aguilar Igartua Monica (Universitat Politecnica de Catalunya, Barcelona, Spain)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： PE-WASUN ’20  ページ： 9-16  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両アドホックネットワーク(VANET)は,知的輸送システム(ITS)に焦点を当てた比較的新しいネットワークである。この種のネットワークへの関心は,車両輸送システムにおけるセキュリティを強化するための有望な挑戦にあり,運転問題を軽減する試みである。しかし,この技術は,特にプライバシー,ネットワークオーバヘッドおよびセキュリティに関連するトピックスにおいて,その実装の前に多くの懸念がある。車両ネットワーク内のセキュリティを保証し,外部または内部のいずれかの攻撃者からそれらを保護するためのいくつかのアプローチを研究した。いくつかのオプションの中で,ノードにおける誤動作を検出するとき,信頼モデルは,大きな重要性と良い結果を獲得した。本研究は,機械学習技術を適用した信頼計量の計算に用いるパラメータを評価することを目的とした。結果は,偽位置攻撃に基づく誤動作ノードを検出するとき,受信機電力コヒーレンス計量の優れた識別力を示した。シミュレーション結果は,よく行動し,誤動作した車両を正しく分類する能力に関して,提案の有効性を示す。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  シミュレーション ,  電力 ,  ネットワーク ,  受信機 ,  プライバシー ,  交通システム ,  誤動作 ,  セキュリティ ,  *機械学習 ,  *認証
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  *VANET ,  車両ネットワーク ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： VANET ,  機械学習 ,  位置検出 ,  信頼モデル

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 信頼 ,  モデル ,  機械学習 ,  VANET ,  認証 ,  攻撃