論文の概要: REACT: Autonomous Intrusion Response System for Intelligent Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04792v2
• Date: Tue, 16 Jan 2024 22:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 08:46:40.237636
• Title: REACT: Autonomous Intrusion Response System for Intelligent Vehicles
• Title（参考訳）: REACT:Intelligent Vehicleの自律的侵入応答システム
• Authors: Mohammad Hamad, Andreas Finkenzeller, Michael Kühr, Andrew Roberts, Olaf Maennel, Vassilis Prevelakis, Sebastian Steinhorst,
• Abstract要約: 本稿では,車両内に組み込まれた動的侵入応答システムを提案する。 システムには、潜在的な応答の包括的なリスト、応答評価のための方法論、および様々な応答選択方法が提供されている。 この評価は、システムの適応性、迅速な応答能力、メモリフットプリントの最小化、動的システムのパラメータ調整の能力を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5862483908050367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous and connected vehicles are rapidly evolving, integrating numerous technologies and software. This progress, however, has made them appealing targets for cybersecurity attacks. As the risk of cyber threats escalates with this advancement, the focus is shifting from solely preventing these attacks to also mitigating their impact. Current solutions rely on vehicle security operation centers, where attack information is analyzed before deciding on a response strategy. However, this process can be time-consuming and faces scalability challenges, along with other issues stemming from vehicle connectivity. This paper proposes a dynamic intrusion response system integrated within the vehicle. This system enables the vehicle to respond to a variety of incidents almost instantly, thereby reducing the need for interaction with the vehicle security operation center. The system offers a comprehensive list of potential responses, a methodology for response evaluation, and various response selection methods. The proposed solution was implemented on an embedded platform. Two distinct cyberattack use cases served as the basis for evaluating the system. The evaluation highlights the system's adaptability, its ability to respond swiftly, its minimal memory footprint, and its capacity for dynamic system parameter adjustments. The proposed solution underscores the necessity and feasibility of incorporating dynamic response mechanisms in smart vehicles. This is a crucial factor in ensuring the safety and resilience of future smart mobility.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車とコネクテッドカーは急速に進化し、多くの技術とソフトウェアを統合している。 しかし、この進歩は、サイバーセキュリティ攻撃のターゲットをアピールさせた。 この進歩によってサイバー攻撃のリスクが増大する中、これらの攻撃を単に阻止することから、その影響を緩和することへと焦点が移っている。 現在のソリューションは車両のセキュリティ運用センターに依存しており、攻撃情報は応答戦略を決定する前に分析される。 しかし、このプロセスは時間がかかり、車両の接続性に起因する他の問題と同様にスケーラビリティの課題に直面します。 本稿では,車両内に組み込まれた動的侵入応答システムを提案する。 このシステムにより、車両は様々なインシデントにほぼ瞬時に応答できるため、車両セキュリティ操作センタとのインタラクションが不要になる。 システムには、潜在的な応答の包括的なリスト、応答評価のための方法論、および様々な応答選択方法が提供されている。 提案手法は組込みプラットフォーム上で実装された。 2つの異なるサイバー攻撃のユースケースがシステム評価の基礎となった。 この評価は、システムの適応性、迅速な応答能力、メモリフットプリントの最小化、動的システムのパラメータ調整の能力を強調している。 提案手法は, スマート車に動的応答機構を組み込むことの必要性と実現可能性を示すものである。 これは、将来のスマートモビリティの安全性とレジリエンスを確保する上で重要な要素である。

関連論文リスト

• A Survey on Adversarial Robustness of LiDAR-based Machine Learning Perception in Autonomous Vehicles [0.0]
  この調査は、AML(Adversarial Machine Learning)と自律システムの交差点に焦点を当てている。 我々は、脅威の風景を包括的に探求し、センサーに対するサイバー攻撃と敵の摂動を包含する。 本稿では、敵の脅威に対する自律運転システムの安全性確保における課題と今後の課題を簡潔に概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T01:26:52Z)
• A Study on Prompt Injection Attack Against LLM-Integrated Mobile Robotic Systems [4.71242457111104]
  大規模言語モデル(LLM)はマルチモーダルプロンプトを処理でき、よりコンテキスト対応の応答を生成することができる。 主な懸念事項の1つは、ロボットナビゲーションタスクでLLMを使用する際の潜在的なセキュリティリスクである。 本研究は,LPM統合システムにおける即時注入が移動ロボットの性能に及ぼす影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T02:48:22Z)
• Inherent Diverse Redundant Safety Mechanisms for AI-based Software Elements in Automotive Applications [1.6495054381576084]
  本稿では,自律走行システムにおける人工知能(AI)アルゴリズムの役割と課題について考察する。 主な関心事は、AIモデルの初期のトレーニングデータを超えて一般化する能力(と必要性)に関連している。 本稿では、自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションにおける過信AIモデルに関連するリスクについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T04:15:26Z)
• Autonomous Vehicles an overview on system, cyber security, risks, issues, and a way forward [0.0]
  この章は、自動運転車の複雑な領域を探求し、その基本的な構成要素と運用上の特性を分析します。 この調査の主な焦点は、サイバーセキュリティの領域、特に自動運転車の文脈にある。 これらの車両を潜在的な脅威から保護することを目的とした様々なリスク管理ソリューションについて、包括的な分析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T15:19:09Z)
• When Authentication Is Not Enough: On the Security of Behavioral-Based Driver Authentication Systems [53.2306792009435]
  我々はランダムフォレストとリカレントニューラルネットワークアーキテクチャに基づく2つの軽量ドライバ認証システムを開発した。 我々は,SMARTCANとGANCANという2つの新しいエスケープアタックを開発することで,これらのシステムに対する攻撃を最初に提案する。 コントリビューションを通じて、これらのシステムを安全に採用する実践者を支援し、車の盗難を軽減し、ドライバーのセキュリティを高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T14:33:26Z)
• 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)
• Reinforcement Learning based Cyberattack Model for Adaptive Traffic Signal Controller in Connected Transportation Systems [61.39400591328625]
  接続輸送システムにおいて、適応交通信号制御装置(ATSC)は、車両から受信したリアルタイム車両軌跡データを利用して、グリーンタイムを規制する。 この無線接続されたATSCはサイバー攻撃面を増やし、その脆弱性を様々なサイバー攻撃モードに拡大する。 そのようなモードの1つは、攻撃者がネットワーク内で偽の車両を作成する「シビル」攻撃である。 RLエージェントは、シビル車噴射の最適速度を学習し、アプローチの混雑を生じさせるように訓練される
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T20:12:17Z)
• Scalable Vehicle Re-Identification via Self-Supervision [66.2562538902156]
  自動車再同定は、都市規模の車両分析システムにおいて重要な要素の1つである。 車両再設計のための最先端のソリューションの多くは、既存のre-idベンチマークの精度向上に重点を置いており、計算の複雑さを無視することが多い。 推論時間に1つのネットワークのみを使用する自己教師型学習によって、シンプルで効果的なハイブリッドソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T12:14:42Z)
• Invisible for both Camera and LiDAR: Security of Multi-Sensor Fusion based Perception in Autonomous Driving Under Physical-World Attacks [62.923992740383966]
  本稿では,MDFに基づくADシステムにおけるセキュリティ問題の最初の研究について述べる。 物理的に実現可能な逆3Dプリントオブジェクトを生成し、ADシステムが検出に失敗してクラッシュする。 以上の結果から,攻撃は様々なオブジェクトタイプおよびMSFに対して90%以上の成功率を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T05:11:07Z)
• Towards robust sensing for Autonomous Vehicles: An adversarial perspective [82.83630604517249]
  結果として得られる決定が摂動に対して堅牢であることは、最も重要なことです。 敵対的摂動は、意図的に環境や感覚測定の修正を施したものである。 より安全なシステムの構築とデプロイには,センサーシステムの脆弱性を慎重に評価する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T05:25:15Z)
• A Model-Based, Decision-Theoretic Perspective on Automated Cyber Response [0.0]
  本稿では,これらの線に沿って設計された自動サイバー応答に対するアプローチについて述べる。 我々は,保護対象システムのシミュレーションをオンラインプランナーと組み合わせて,部分的に観察可能なマルコフ決定問題(POMDP)を特徴とするサイバー防御問題を解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T15:30:59Z)

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。