論文の概要: Cyber-Twin: Digital Twin-boosted Autonomous Attack Detection for Vehicular Ad-Hoc Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14005v3
• Date: Fri, 9 Feb 2024 14:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 08:17:26.322963
• Title: Cyber-Twin: Digital Twin-boosted Autonomous Attack Detection for Vehicular Ad-Hoc Networks
• Title（参考訳）: Cyber-Twin:Vehicular Ad-Hoc Networkのディジタル双発自律攻撃検出
• Authors: Yagmur Yigit, Ioannis Panitsas, Leandros Maglaras, Leandros Tassiulas, Berk Canberk,
• Abstract要約: 本研究では,VANET における RSU のセキュリティ向上を目的とした,革新的なサイバーツインフレームワークを提案する。 このフレームワークは、デジタルツイン技術と最先端のAIを組み合わせて、RSUのリアルタイムでダイナミックな表現を提供する。 その結果、リソース管理と攻撃検出が大幅に向上し、既存のソリューションの性能を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.07947129445779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of Vehicular Ad-hoc NETworks (VANETs) has ushered in a transformative era for intelligent transportation systems (ITS), significantly enhancing road safety and vehicular communication. However, the intricate and dynamic nature of VANETs presents formidable challenges, particularly in vehicle-to-infrastructure (V2I) communications. Roadside Units (RSUs), integral components of VANETs, are increasingly susceptible to cyberattacks, such as jamming and distributed denial-of-service (DDoS) attacks. These vulnerabilities pose grave risks to road safety, potentially leading to traffic congestion and vehicle malfunctions. Current approaches often struggle to effectively merge digital twin technology with Artificial Intelligence (AI) models to boost security and sustainability. Our study introduces an innovative cyber-twin framework tailored to enhance the security of RSUs in VANETs. This framework uniquely combines digital twin technology with cutting-edge AI to offer a real-time, dynamic representation of RSUs. This allows for detailed monitoring and efficient detection of threats, significantly strengthening RSU security in VANETs. Moreover, our framework makes a notable contribution to eco-friendly communication by improving the computational efficiency of RSUs, leading to increased energy efficiency and extended hardware durability. Our results show a considerable enhancement in resource management and attack detection, surpassing the performance of existing solutions. In particular, the cyber-twin framework showed a substantial reduction in RSU load and an optimal balance between resource consumption and high attack detection efficiency, with a defined twinning rate range of seventy-six to ninety per cent. These advancements underscore our commitment to developing sustainable, secure, and resilient vehicular communication systems for the future of smart cities.
• Abstract（参考訳）: Vehicular Ad-hoc NETworks (VANETs) の急速な進化は、インテリジェントトランスポートシステム (ITS) の変革時代に始まり、道路安全性と車両通信を著しく向上させた。 しかし、VANETの複雑でダイナミックな性質は、特にV2I通信において、深刻な課題を呈している。 VANETの不可欠なコンポーネントであるロードサイドユニット(RSU)は、ジャミングや分散型サービス拒否(DDoS)攻撃など、サイバー攻撃の影響を受けやすくなっている。 これらの脆弱性は道路の安全に重大な危険をもたらし、交通渋滞や車両の故障につながる可能性がある。 現在のアプローチでは、セキュリティと持続可能性を高めるために、デジタルツイン技術を人工知能(AI)モデルに効果的にマージするのに苦労することが多い。 本研究では,VANET における RSU のセキュリティ向上を目的とした,革新的なサイバーツインフレームワークを提案する。 このフレームワークは、デジタルツイン技術と最先端のAIを一意に組み合わせて、RSUのリアルタイムでダイナミックな表現を提供する。 これにより、VANETのRSUセキュリティを大幅に強化し、詳細な監視と脅威の効率的な検出が可能になる。 さらに, このフレームワークは, RSUの計算効率を向上させることにより, エコフレンドリーなコミュニケーションに顕著な貢献をし, エネルギー効率の向上とハードウェア耐久性の向上を実現している。 以上の結果から,資源管理と攻撃検出の大幅な向上が,既存のソリューションの性能を上回る結果となった。 特にサイバーツインフレームワークでは,RSU負荷を大幅に低減し,資源消費と攻撃検出効率の最適バランスが向上した。 これらの進歩は、スマートシティの将来に向けて、持続可能な、セキュアで、回復力のある車両通信システムを開発するという私たちのコミットメントを裏付けています。

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