Fugu-MT 論文翻訳(概要): Road Traffic Poisoning of Navigation Apps: Threats and Countermeasures

論文の概要: Road Traffic Poisoning of Navigation Apps: Threats and Countermeasures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05051v3
Date: Wed, 5 May 2021 16:33:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-03 21:23:11.822658
Title: Road Traffic Poisoning of Navigation Apps: Threats and Countermeasures
Title（参考訳）: ナビゲーションアプリの道路交通汚染:脅威と対策
Authors: Simone Raponi, Savio Sciancalepore, Gabriele Oligeri, Roberto Di Pietro
Abstract要約: 仮想化技術とSoftware-Defined Radiosの技術的進歩により、道路交通中毒という新たな攻撃ベクトルが実現された。これらの攻撃は、このコントリビューションで対処される恐ろしいシナリオをいくつか開きます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.588028371034406
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Assisted-navigation applications have a relevant impact on our daily life. However, technological progress in virtualization technologies and Software-Defined Radios recently enabled new attack vectors, namely, road traffic poisoning. These attacks open up several dreadful scenarios, which are addressed in this contribution by identifying the associated challenges and proposing innovative countermeasures.
Abstract（参考訳）: Assisted-navigationアプリケーションは私たちの日常生活に重要な影響を与えます。しかし、仮想化技術とSoftware-Defined Radiosの技術の進歩により、道路交通中毒という新たな攻撃ベクトルが実現された。これらの攻撃は、この貢献に対処するいくつかの恐ろしいシナリオを開き、関連する課題を特定し、革新的な対策を提案する。

関連論文リスト

Automated Road Safety: Enhancing Sign and Surface Damage Detection with AI [0.0]
近年のAIの進歩により,道路面や道路標識の異常を検知できる高度監視システムの開発が可能となった。本稿では,高度深層学習技術を用いた交通標識と道路表面損傷の検出・分類による道路安全向上のための革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-22T06:22:36Z)
Enhancing Safety for Autonomous Agents in Partly Concealed Urban Traffic Environments Through Representation-Based Shielding [2.9685635948300004]
本稿では,自律型エージェントが知覚できる情報を中心に,強化学習エージェント(RL)のための新しい状態表現を提案する。我々の発見は、より堅牢で信頼性の高い自律ナビゲーション戦略の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-05T08:34:49Z)
Navigating Connected Car Cybersecurity: Location Anomaly Detection with RAN Data [2.147995542780459]
ハイジャックやスパイ活動を含むサイバー攻撃は、コネクテッドカーに重大な脅威をもたらす。本稿では,Radio Access Network (RAN) イベント監視による潜在的な攻撃を識別するための新しいアプローチを提案する。本論文の主な貢献は,複数箇所に同時に出現するデバイスを識別する位置異常検出モジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-02T22:42:45Z)
RACER: Epistemic Risk-Sensitive RL Enables Fast Driving with Fewer Crashes [57.319845580050924]
本稿では,リスク感応制御と適応行動空間のカリキュラムを組み合わせた強化学習フレームワークを提案する。提案アルゴリズムは,現実世界のオフロード運転タスクに対して,高速なポリシーを学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-07T23:32:36Z)
Optimized Detection and Classification on GTRSB: Advancing Traffic Sign Recognition with Convolutional Neural Networks [0.0]
本稿では,CNNの精度を96%近く向上する革新的な手法を提案する。高度なローカライゼーション技術によってさらに精度が向上する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-13T06:28:37Z)
Convergence of Communications, Control, and Machine Learning for Secure and Autonomous Vehicle Navigation [78.60496411542549]
接続された自動運転車(CAV)は、交通事故におけるヒューマンエラーを低減し、道路効率を向上し、様々なタスクを実行する。これらのメリットを享受するためには、CAVが目標とする目的地へ自律的にナビゲートする必要がある。本稿では,通信理論,制御理論,機械学習の収束を利用して,効果的なCAVナビゲーションを実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-05T21:38:36Z)
Camera-Radar Perception for Autonomous Vehicles and ADAS: Concepts, Datasets and Metrics [77.34726150561087]
本研究の目的は、ADASおよび自動運転車のカメラおよびレーダーによる認識の現在のシナリオに関する研究を行うことである。両センサと融合に関する概念と特徴を提示する。本稿では、ディープラーニングに基づく検出とセグメンテーションタスクの概要と、車両の認識における主要なデータセット、メトリクス、課題、オープンな質問について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-08T00:48:32Z)
Learning energy-efficient driving behaviors by imitating experts [75.12960180185105]
本稿では,コミュニケーション・センシングにおける制御戦略と現実的限界のギャップを埋める上で,模倣学習が果たす役割について考察する。擬似学習は、車両の5%に採用されれば、局地的な観測のみを用いて、交通条件の異なるネットワークのエネルギー効率を15%向上させる政策を導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-28T17:08:31Z)
Inspect, Understand, Overcome: A Survey of Practical Methods for AI Safety [54.478842696269304]
安全クリティカルなアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することは、多数のモデル固有の欠点のために困難です。近年,これらの安全対策を目的とした最先端技術動物園が出現している。本稿は、機械学習の専門家と安全エンジニアの両方に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-29T09:54:54Z)
Constraint Programming Algorithms for Route Planning Exploiting Geometrical Information [91.3755431537592]
本稿では,経路計画問題に対する新しいアルゴリズムの開発に関する現在の研究動向について概説する。これまでの研究は、特にユークリッド旅行セールスパーソン問題(ユークリッドTSP)に焦点を当ててきた。目的は、将来ユークリッド自動車問題(ユークリッドVRP)など、同じカテゴリーの他の問題にも得られる結果を活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-22T00:51:45Z)
A Review on Drivers Red Light Running Behavior Predictions and Technology Based Countermeasures [2.946307679627299]
本稿では,赤信号の動作予測手法と技術に基づく対策について概説する。本研究の主な焦点は、赤信号のランニングとストップとゴーの動作を対象とする2つの文献ストリームに関する総合的なレビューを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-15T14:57:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。