Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cyber-Twin: Digital Twin-boosted Autonomous Attack Detection for Vehicular Ad-Hoc Networks

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14005v4
Date: Fri, 15 Mar 2024 11:42:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 22:23:54.623109
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: 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)の転換期へと導いてきた。 VANETは、妨害やDDoS(Distributed Denial of Service)攻撃など、サイバー攻撃の影響を受けやすくなっている。既存の方法は、動的攻撃を検出し、VANETサイバーセキュリティを強化するためにデジタルツイン技術と人工知能(AI)モデルを統合するのに困難に直面している。本研究では、VANETにおけるRSUのセキュリティを高めるために、デジタルツイン技術とAIを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
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. Existing methods face difficulties in detecting dynamic attacks and integrating digital twin technology and artificial intelligence (AI) models to enhance VANET cybersecurity. Our study proposes a novel framework that combines digital twin technology with AI to enhance the security of RSUs in VANETs and address this gap. This framework enables real-time monitoring and efficient threat detection while also improving computational efficiency and reducing data transmission delay for increased energy efficiency and hardware durability. Our framework outperforms existing solutions in resource management and attack detection. It reduces RSU load and data transmission delay while achieving an optimal balance between resource consumption and high attack detection effectiveness. This highlights our commitment to secure and sustainable vehicular communication systems for 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、妨害やDDoS攻撃などの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。既存の方法では、動的攻撃を検出し、VANETサイバーセキュリティを強化するためにデジタルツイン技術と人工知能(AI)モデルを統合するのが困難である。本研究では,デジタルツイン技術とAIを組み合わせた新しいフレームワークを提案し,VANETにおけるRASのセキュリティを強化し,このギャップに対処する。このフレームワークは、リアルタイム監視と効率的な脅威検出を可能にするとともに、計算効率を改善し、データ伝送遅延を低減し、エネルギー効率とハードウェア耐久性を向上させる。我々のフレームワークは、リソース管理とアタック検出において、既存のソリューションよりも優れています。リソース消費と高い攻撃検出効率の最適なバランスを保ちながら、RSU負荷とデータ送信遅延を低減する。これは、スマートシティのための安全で持続可能な車両通信システムへのコミットメントを強調します。

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