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J-GLOBAL ID：202102280635689042   整理番号：21A0272110

GANベースの交通混雑攻撃解析に関する経験的研究:可視化法【JST・京大機械翻訳】

An Empirical Study on GAN-Based Traffic Congestion Attack Analysis: A Visualized Method

著者 (10件)： Li Yike (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Xiang Yingxiao (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Tong Endong (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Tong Endong (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China) ,  Niu Wenjia (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Niu Wenjia (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China) ,  Jia Bowei (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Li Long (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China) ,  Liu Jiqiang (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Han Zhen (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新興の知的交通信号(I-SIG)システムの開発によって,混雑関与セキュリティ問題は,接続した車両技術によって導入した脆弱性に関する研究者と開発者の注意を引くことであり,それは,道路側面インフラストラクチャと交通制御ユニットのような周辺環境によって通信する自動車を電力する。I-SIGの位相アルゴリズム(COP)の制御最適化への輻輳攻撃が最近明らかにされた。残念なことに,そのような解析は,初期攻撃を発射するとき,後の混雑に関するタイムリーな可視化予測をまだ欠いている。本論文では,トラヒック画像特徴ベース学習が攻撃と原因輻輳の間の関係を反映するための利用可能な知識を持ち,サイクル生成敵対ネットワーク(CycleGAN)に基づく新しい解析フレームワークを提案する。位相次数に基づいて,著者らは最初に1つの交差の4方向道路画像を抽出して,訓練の新しいサンプル画像を作り出すために位相ベースの構成を実行した。次に,2つの発電機と2つの識別器によるサイクルGANの訓練を改善するために,最後の車両攻撃と最初の車両攻撃の両方を考慮する加重L1正則化損失を設計した。VISSIMプラットフォームからのシミュレーション交通流データに関する実験は,著者らのアプローチの有効性を示した。Copyright 2020 Yike Li et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  計算機シミュレーション ,  学習 ,  自動車 ,  電力 ,  ネットワーク ,  交通流 ,  道路 ,  *可視化 ,  画像特性 ,  位相 ,  インフラストラクチャー ,  *交通混雑 ,  正則化
準シソーラス用語： 交通信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (35件)：

• "U.s.dot connected vehicle pilot deployment program," https://www.its.dot.gov/pilots/.
• "Connected vehicle applications," https://www.its.dot.gov/pilots/cvpilotapps.htm.
• "Cohda Wireless OBU and RSU," http://cohdawireless.com/Products/Hardware.aspx.
• S. Sen, K. L. Head, "Controlled optimization of phases at an intersection," Transportation Science, vol. 31, no. 1, pp. 5-17, 1997.
• Y. Feng, K. L. Head, S. Khoshmagham, M. Zamanipour, "A realtime adaptive signal control in a connected vehicle environment," Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 55, pp. 460-473, 2015.

タイトルに関連する用語 (7件)： GaN ,  交通 ,  攻撃 ,  解析 ,  経験 ,  研究 ,  可視化