論文の概要: Securing Tomorrow's Smart Cities: Investigating Software Security in Internet of Vehicles and Deep Learning Technologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16410v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 11:56:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 17:26:03.785747
- Title: Securing Tomorrow's Smart Cities: Investigating Software Security in Internet of Vehicles and Deep Learning Technologies
- Title（参考訳）: 明日のスマートシティのセキュア化 - 自動車のインターネットとディープラーニング技術におけるソフトウェアセキュリティの調査
- Authors: Ridhi Jain, Norbert Tihanyi, Mohamed Amine Ferrag,
- Abstract要約: IoV(Internet of Vehicles)におけるディープラーニング(DL)技術の統合は,徹底的な検査を必要とするセキュリティ上の課題や課題を数多く導入している。
この文献は、IoVシステムにおけるDLに関連する固有の脆弱性とリスクを概観し、セキュリティ脅威の多面的な性質に光を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0377683220196872
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Integrating Deep Learning (DL) techniques in the Internet of Vehicles (IoV) introduces many security challenges and issues that require thorough examination. This literature review delves into the inherent vulnerabilities and risks associated with DL in IoV systems, shedding light on the multifaceted nature of security threats. Through an extensive analysis of existing research, we explore potential threats posed by DL algorithms, including adversarial attacks, data privacy breaches, and model poisoning. Additionally, we investigate the impact of DL on critical aspects of IoV security, such as intrusion detection, anomaly detection, and secure communication protocols. Our review emphasizes the complexities of ensuring the robustness, reliability, and trustworthiness of DL-based IoV systems, given the dynamic and interconnected nature of vehicular networks. Furthermore, we discuss the need for novel security solutions tailored to address these challenges effectively and enhance the security posture of DL-enabled IoV environments. By offering insights into these critical issues, this chapter aims to stimulate further research, innovation, and collaboration in securing DL techniques within the context of the IoV, thereby fostering a safer and more resilient future for vehicular communication and connectivity.
- Abstract（参考訳）: IoV(Internet of Vehicles)におけるディープラーニング(DL)技術の統合は,徹底的な検査を必要とするセキュリティ上の課題や課題を数多く導入している。
この文献は、IoVシステムにおけるDLに関連する固有の脆弱性とリスクを概観し、セキュリティ脅威の多面的な性質に光を当てている。
既存の研究の広範な分析を通じて、敵攻撃、データプライバシ侵害、モデル中毒など、DLアルゴリズムによって引き起こされる潜在的な脅威について検討する。
さらに, 侵入検出, 異常検出, セキュア通信プロトコルなど, IoV セキュリティの重要な側面に対する DL の影響について検討する。
本稿では,車載ネットワークの動的・相互接続性を考慮して,DLベースのIoVシステムの堅牢性,信頼性,信頼性の確保という複雑さを強調した。
さらに,これらの課題を効果的に解決し,DL対応IoV環境のセキュリティ姿勢を高めるために,新たなセキュリティソリューションの必要性についても論じる。
この章は、これらの重要な問題に対する洞察を提供することにより、IoVの文脈内でDL技術を確保するためのさらなる研究、革新、協力を促進することを目的としており、それによって、車載通信と接続のためのより安全でより回復力のある未来を育むことを目的としています。
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