論文の概要: Hybrid PLS-ML Authentication Scheme for V2I Communication Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14693v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 16:34:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 13:06:23.368103
• Title: Hybrid PLS-ML Authentication Scheme for V2I Communication Networks
• Title（参考訳）: V2I通信ネットワークのためのハイブリッドPLS-ML認証方式
• Authors: Hala Amin, Jawaher Kaldari, Nora Mohamed, Waqas Aman, Saif Al-Kuwari
• Abstract要約: 本稿では,送信機の位置をデバイス指紋として利用して,PLS(Hybrid physical Layer Security)-machine Learning (ML)認証手法を提案する。 我々は、ToAを道路側ユニット(RSU)で推定し、基地局(BS)で送信機の座標を抽出する、ToA(Time-of-arrival)ベースのローカライゼーション機構を用いる。 移動車両の移動性を追跡するため,複数のシステムパラメータに基づいて学習したMLモデルを用いて,提案した位置ベース機構が検出に失敗した場合のベースラインスキームを著しく上回っていることを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicular communication networks are rapidly emerging as vehicles become smarter. However, these networks are increasingly susceptible to various attacks. The situation is exacerbated by the rise in automated vehicles complicates, emphasizing the need for security and authentication measures to ensure safe and effective traffic management. In this paper, we propose a novel hybrid physical layer security (PLS)-machine learning (ML) authentication scheme by exploiting the position of the transmitter vehicle as a device fingerprint. We use a time-of-arrival (ToA) based localization mechanism where the ToA is estimated at roadside units (RSUs), and the coordinates of the transmitter vehicle are extracted at the base station (BS).Furthermore, to track the mobility of the moving legitimate vehicle, we use ML model trained on several system parameters. We try two ML models for this purpose, i.e., support vector regression and decision tree. To evaluate our scheme, we conduct binary hypothesis testing on the estimated positions with the help of the ground truths provided by the ML model, which classifies the transmitter node as legitimate or malicious. Moreover, we consider the probability of false alarm and the probability of missed detection as performance metrics resulting from the binary hypothesis testing, and mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), and coefficient of determination $\text{R}^2$ to further evaluate the ML models. We also compare our scheme with a baseline scheme that exploits the angle of arrival at RSUs for authentication. We observe that our proposed position-based mechanism outperforms the baseline scheme significantly in terms of missed detections.
• Abstract（参考訳）: 車両のスマート化に伴い、車両通信ネットワークは急速に普及している。 しかし、これらのネットワークは様々な攻撃を受けやすくなっている。 この状況は、安全で効果的な交通管理を確保するためのセキュリティと認証対策の必要性を強調した自動車両の台頭によって悪化する。 本稿では,送信機の位置をデバイス指紋として利用し,PLS(Hybrid physical Layer Security)-machine Learning (ML)認証方式を提案する。 我々は、ToAを道路側ユニット(RSU)で推定し、基地局(BS)で送信機の座標を抽出する、ToA(Time-of-arrival)ベースのローカライゼーション機構を用いる。 さらに,移動自在車両の移動性を追跡するために,複数のシステムパラメータを訓練したmlモデルを用いる。 この目的のために、ベクトル回帰と決定木をサポートする2つのMLモデルを試す。 提案手法を評価するため,提案手法は,送信ノードを正当あるいは悪質と分類するMLモデルによって提供される真理の助けを借りて,推定位置の2値仮説テストを行う。 さらに,二元仮説テストの結果,誤報の確率と誤検出の確率,平均絶対誤差(mae),平均二乗誤差(mse),決定係数($\text{r}^2$)を指標としてmlモデルの評価を行った。 また,認証のためにRSUの到着角度を利用するベースラインスキームとの比較を行った。 提案する位置ベース機構は,検出に失敗する点において,ベースラインのスキームを著しく上回っている。

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