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J-GLOBAL ID:202102265189206489   整理番号:21A3327122

AntibotV:車両ネットワークにおけるボットネット検出のためのマルチレベル挙動ベースフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

AntibotV: A Multilevel Behaviour-Based Framework for Botnets Detection in Vehicular Networks
著者 (5件):
資料名:
巻: 30  号:ページ: 15  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0721A  ISSN: 1064-7570  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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接続した自動車は,個人と民間車と公共輸送会社の個人と車群の両方に対して,安全性と効率を提供する。しかし,情報と通信技術を有するエクイッピング車両はプライバシーとセキュリティの懸念を引き起こし,ユーザのデータと寿命を著しく脅かす。ボットマルウェアを用いて,ハッカーは車両を妥協し,それを遠隔的に制御し,例えば,彼は,故障を破るか,または,エンジンを遠隔に始動できる。本論文では,文献に存在する車内攻撃に加えて,車両コンテキスト,WSMP-Flod,Geo-WSMP Floodに特有な新しいゼロ日ボットマルウェア攻撃を考察した。次に,車両ネットワークにおける車両ボットネット検出のためのマルチレベル挙動ベースフレームワークであるアンチボットVを提案した。提案したフレームワークは,攻撃検出のための2つの主なモジュールを結合して,最初のものは,ネットワークレベルで車両の活動を監視し,一方,2番目のものは,車内活動をモニターする。2つの侵入検出モジュールを,ディシジョンツリーアルゴリズムを用いて,歴史的ネットワークと車内通信に関して訓練した。実験結果は,提案したフレームワークが既存の解決策より優れ,97%以上の検出率と0.14%以下の偽陽性率を達成することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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データ保護  ,  計算機網 
タイトルに関連する用語 (4件):
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