論文の概要: Safeguarding the Future of Mobility: Cybersecurity Issues and Solutions for Infrastructure Associated with Electric Vehicle Charging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00035v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 21:41:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 05:18:33.800093
• Title: Safeguarding the Future of Mobility: Cybersecurity Issues and Solutions for Infrastructure Associated with Electric Vehicle Charging
• Title（参考訳）: モバイルの未来を守る: 電気自動車充電に伴うインフラのサイバーセキュリティ問題と解決策
• Authors: Md Rakibul Karim Akanda, Joao Raimundo Queiroz Pires Santana De Oliveira Lima, Amaya Alexandria Holmes, Christina Bonner,
• Abstract要約: EV充電ステーション管理システムが提供する膨大なデータには、IoT(Internet of Things)エコシステムが使用されている。 機械学習と深層学習技術によるIDS発達の加速により、侵入検知は学術において主要なトピックとなっている。 本研究の目的は、偽陽性率の低い機械学習による侵入検知システムを用いて、EV充電ステーションのエコシステムを保護することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The development of an ecosystem that balances consumer convenience and security is imperative given the expanding market for electric vehicles (EVs). The vast amount of data that EV charging station management systems (EVCSMSs) give is powered by the Internet of Things (IoT) ecosystem. Intrusion Detection Systems (IDSs), which track network traffic to spot potentially dangerous data exchanges in IT and IoT contexts, are constantly improving in terms of efficacy and accuracy. Intrusion detection is becoming a major topic in academia because of the acceleration of IDS development caused by machine learning and deep learning techniques. The goal of the research presented in this paper is to use a machine-learning-based intrusion detection system with low false-positive rates and high accuracy to safeguard the ecosystem of EV charging stations (EVCS).
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の市場拡大を考えると、消費者の利便性とセキュリティのバランスをとるエコシステムの開発が不可欠である。 EV充電ステーション管理システム(EVCSMS)が提供する膨大なデータには、IoT(Internet of Things)エコシステムが使用されている。 ITとIoTのコンテキストにおける潜在的に危険なデータ交換を見つけるためにネットワークトラフィックを追跡する侵入検知システム(IDS)は、有効性と正確性の観点から常に改善されている。 機械学習と深層学習技術によるIDS発達の加速により、侵入検知は学術において主要なトピックとなっている。 本研究の目的は, 電気自動車充電ステーション(EVCS)のエコシステムを保護するために, 偽陽性率が低く, 高精度な機械学習による侵入検知システムを使用することである。

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