連結および自律車両サイバーセキュリティのためのVANETに対する悪意な攻撃のシミュレーション:機械学習データセット【JST・京大機械翻訳】

Iqbal Safras; Ball Peter; Kamarudin Muhammad H; Bradley Andrew

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217129568252 整理番号：22P0290316

連結および自律車両サイバーセキュリティのためのVANETに対する悪意な攻撃のシミュレーション:機械学習データセット【JST・京大機械翻訳】

Simulating Malicious Attacks on VANETs for Connected and Autonomous Vehicle Cybersecurity: A Machine Learning Dataset

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

接続および自律車両(CAV)は,安全運転をサポートするために,車両と路側インフラストラクチャ間の無線通信によるVehic Adhocネットワークに依存している。しかしながら,サイバーセキュリティ攻撃は,VANETに対する脅威とCAVの安全な操作を提起する。本研究は,悪意のある攻撃を受けるかもしれない典型的な通信シナリオをモデル化するためのシミュレーションの使用を提案した。Eclipse MOSAICシミュレーションフレームワークを用いて,車両とインフラストラクチャの間のメッセージングを含む2つの典型的道路シナリオをモデル化し,そして,再生と台車情報サイバーセキュリティ攻撃の両方を導入した。モデルは,これらの攻撃の影響を実証し,そして,道路上のCAVの安全な通信と安全な配置を強化するための異常検出と軽減解決策を提供するために,機械学習アルゴリズムの開発を知らせるためのオープンデータセットを提供する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

移動通信

, , , , , ,

前のページに戻る