論文の概要: Secure Authentication Mechanism for Cluster based Vehicular Adhoc Network (VANET): A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12925v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 10:58:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 11:47:54.963629
- Title: Secure Authentication Mechanism for Cluster based Vehicular Adhoc Network (VANET): A Survey
- Title（参考訳）: クラスタベースベクトルアドホックネットワーク(VANET:Secure Authentication Mechanism)に関する調査
- Authors: Rabia Nasir, Humaira Ashraf, NZ Jhanjhi,
- Abstract要約: Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) は、車とインフラ間の通信を容易にすることにより、インテリジェントトランスポーテーションシステム (ITS) において重要な役割を担っている。
本稿では,クラスタベースVANETにおける既存の認証機構を包括的に分析する。
セキュリティキー管理技術の統合は、全体的な認証プロセスを強化するために議論される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0070449177493677
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) play a crucial role in Intelligent Transportation Systems (ITS) by facilitating communication between vehicles and infrastructure. This communication aims to enhance road safety, improve traffic efficiency, and enhance passenger comfort. The secure and reliable exchange of information is paramount to ensure the integrity and confidentiality of data, while the authentication of vehicles and messages is essential to prevent unauthorized access and malicious activities. This survey paper presents a comprehensive analysis of existing authentication mechanisms proposed for cluster-based VANETs. The strengths, weaknesses, and suitability of these mechanisms for various scenarios are carefully examined. Additionally, the integration of secure key management techniques is discussed to enhance the overall authentication process. Cluster-based VANETs are formed by dividing the network into smaller groups or clusters, with designated cluster heads comprising one or more vehicles. Furthermore, this paper identifies gaps in the existing literature through an exploration of previous surveys. Several schemes based on different methods are critically evaluated, considering factors such as throughput, detection rate, security, packet delivery ratio, and end-to-end delay. To provide optimal solutions for authentication in cluster-based VANETs, this paper highlights AI- and ML-based routing-based schemes. These approaches leverage artificial intelligence and machine learning techniques to enhance authentication within the cluster-based VANET network. Finally, this paper explores the open research challenges that exist in the realm of authentication for cluster-based Vehicular Adhoc Networks, shedding light on areas that require further investigation and development.
- Abstract（参考訳）: Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) は、車とインフラ間の通信を容易にすることにより、インテリジェントトランスポーテーションシステム (ITS) において重要な役割を担っている。
このコミュニケーションは、道路安全の向上、交通効率の向上、乗客の快適性の向上を目的としている。
安全で信頼性の高い情報交換はデータの完全性と機密性を確保するために最重要であり、一方、不正アクセスや悪意のある行為を防ぐためには、車両とメッセージの認証が不可欠である。
本稿では,クラスタベースVANETにおける既存の認証機構を包括的に分析する。
各種シナリオに対するこれらのメカニズムの強度,弱点,適合性を慎重に検討した。
さらに、セキュリティキー管理技術の統合について論じ、全体的な認証プロセスを強化する。
クラスタベースのVANETは、ネットワークを小さなグループまたはクラスタに分割することで形成され、指定されたクラスタヘッドは1つ以上の車両から構成される。
さらに,本研究では,既存文献のギャップを,過去の調査を通じて把握する。
スループット、検出率、セキュリティ、パケット配信率、エンドツーエンド遅延などの要因を考慮して、異なる手法に基づくいくつかのスキームを批判的に評価する。
本稿では,クラスタベースのVANETにおいて,AIおよびMLベースのルーティングベースのスキームに最適な認証方法を提案する。
これらのアプローチは、クラスタベースのVANETネットワーク内の認証を強化するために、人工知能と機械学習技術を活用する。
最後に、クラスタベースのVehicular Adhoc Networksの認証領域に存在するオープンな研究課題について検討し、さらなる調査と開発を必要とする領域に光を当てる。
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