論文の概要: CyRes -- Avoiding Catastrophic Failure in Connected and Autonomous Vehicles (Extended Abstract)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14890v3
• Date: Fri, 3 Jul 2020 10:54:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 11:41:39.409544
• Title: CyRes -- Avoiding Catastrophic Failure in Connected and Autonomous Vehicles (Extended Abstract)
• Title（参考訳）: cyres --connected and autonomous vehicle (extended abstract) による壊滅的障害の回避
• Authors: Carsten Maple and Peter Davies and Kerstin Eder and Chris Hankin and Greg Chance and Gregory Epiphaniou
• Abstract要約: 本稿では,運用型サイバーレジリエンス手法であるCyResを紹介する。 CyResの方法論自体は、裁判所や公的に指名された規制当局によってテストすることができる。 オペレータがどのエビデンスを生成すべきかを理解し、そのエビデンスの品質を計測できるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.382679710017696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing approaches to cyber security and regulation in the automotive sector cannot achieve the quality of outcome necessary to ensure the safe mass deployment of advanced vehicle technologies and smart mobility systems. Without sustainable resilience hard-fought public trust will evaporate, derailing emerging global initiatives to improve the efficiency, safety and environmental impact of future transport. This paper introduces an operational cyber resilience methodology, CyRes, that is suitable for standardisation. The CyRes methodology itself is capable of being tested in court or by publicly appointed regulators. It is designed so that operators understand what evidence should be produced by it and are able to measure the quality of that evidence. The evidence produced is capable of being tested in court or by publicly appointed regulators. Thus, the real-world system to which the CyRes methodology has been applied is capable of operating at all times and in all places with a legally and socially acceptable value of negative consequence.
• Abstract（参考訳）: 自動車部門における既存のサイバーセキュリティと規制へのアプローチは、高度な車両技術とスマートモビリティシステムの安全な大量展開を保証するために必要な結果の質を達成できない。 持続可能なレジリエンスがなければ、公共の信頼は蒸発し、将来の輸送の効率性、安全性、環境への影響を改善するための新興のグローバルイニシアチブが脱線する。 本稿では,標準化に適した運用型サイバーレジリエンス手法であるCyResを紹介する。 CyResの方法論自体は、裁判所や公的に指名された規制当局によってテストすることができる。 オペレータは、どの証拠が生成されるべきかを理解し、その証拠の品質を測定することができるように設計されている。 得られた証拠は、法廷または公的に任命された規制当局によって試験することができる。 このように、CyRes方法論が適用された現実世界のシステムは、法的に社会的に許容されるネガティブな結果の値で、常にあらゆる場所で運用することができる。

関連論文リスト

• Securing Legacy Communication Networks via Authenticated Cyclic Redundancy Integrity Check [98.34702864029796]
  認証サイクル冗長性チェック(ACRIC)を提案する。 ACRICは、追加のハードウェアを必要とせずに後方互換性を保持し、プロトコルに依存しない。 ACRICは最小送信オーバーヘッド(1ms)で堅牢なセキュリティを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T18:26:05Z)
• Autonomous Vehicle Decision-Making Framework for Considering Malicious Behavior at Unsignalized Intersections [7.245712580297489]
  自動運転車では、報酬信号は安全や効率などのフィードバック要因に関する通常の報酬として設定される。 本稿では,緊急時の安全性を高めるために,可変重み付けパラメータによって安全ゲインを変調する。 この決定フレームワークは、無人の交差点で潜在的に悪意のある振る舞いをする車両に遭遇する際に、自律走行車両が情報的決定を行うことを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T03:57:44Z)
• GAN-GRID: A Novel Generative Attack on Smart Grid Stability Prediction [53.2306792009435]
  我々は,現実の制約に合わせたスマートグリッドの安定性予測システムを対象とした,新たな敵攻撃GAN-GRIDを提案する。 以上の結果から,データやモデル知識を欠いた,安定度モデルのみに武装した敵が,攻撃成功率0.99の安定度でデータを作成できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:43:46Z)
• Work-in-Progress: Crash Course: Can (Under Attack) Autonomous Driving Beat Human Drivers? [60.51287814584477]
  本稿では,現在のAVの状況を調べることによって,自律運転における本質的なリスクを評価する。 AVの利点と、現実のシナリオにおける潜在的なセキュリティ課題との微妙なバランスを強調した、特定のクレームを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T09:42:21Z)
• A Survey and Comparative Analysis of Security Properties of CAN Authentication Protocols [92.81385447582882]
  コントロールエリアネットワーク(CAN)バスは車内通信を本質的に安全でないものにしている。 本稿では,CANバスにおける15の認証プロトコルをレビューし,比較する。 実装の容易性に寄与する本質的な運用基準に基づくプロトコルの評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T14:52:04Z)
• Safety Margins for Reinforcement Learning [53.10194953873209]
  安全マージンを生成するためにプロキシ臨界度メトリクスをどのように活用するかを示す。 Atari 環境での APE-X と A3C からの学習方針に対するアプローチを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T16:49:54Z)
• Security and Interpretability in Automotive Systems [0.0]
  送信者認証機構がないため、CAN(Controller Area Network)はセキュリティ上の脅威に対して脆弱である。 この論文では、電子制御ユニット(ECU)の消費電力測定と分類モデルを用いてECUの送信状態を決定する送信者認証手法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-23T01:33:09Z)
• Rationale-aware Autonomous Driving Policy utilizing Safety Force Field implemented on CARLA Simulator [4.456405816364174]
  本稿では,車両群に対する予測器を提案し,その予測器に基づいて統合運転ポリシーを提案する。 この政策は、各条件ごとに個別の計画を持っていないが、安全電位を用いて、交通流に混入した人間のような運転を目標としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T13:49:51Z)
• Differentiable Control Barrier Functions for Vision-based End-to-End Autonomous Driving [100.57791628642624]
  本稿では,視覚に基づくエンドツーエンド自動運転のための安全保証学習フレームワークを提案する。 我々は、勾配降下によりエンドツーエンドに訓練された微分制御バリア関数(dCBF)を備えた学習システムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T16:14:33Z)
• Runtime Safety Assurance Using Reinforcement Learning [37.61747231296097]
  本稿では,安全でない状況を高精度に識別できるメタコントローラを設計することを目的とする。 我々は,RTSAの設計をマルコフ決定プロセス(MDP)と組み合わせ,強化学習(RL)を用いて解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T20:54:46Z)
• Formal Verification of End-to-End Learning in Cyber-Physical Systems: Progress and Challenges [7.955313479061443]
  コンピュータチェックによる正式な正当性を構築することで、自律システムの安全性を確保することができるかもしれない。 本稿では,既存の形式的検証手法に基づく3つの仮定について述べる。 形式的検証による証拠の強度向上に向けた予備的な研究を要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T16:50:47Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。