論文の概要: Leaky Batteries: A Novel Set of Side-Channel Attacks on Electric Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08956v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 23:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:38:01.664289
• Title: Leaky Batteries: A Novel Set of Side-Channel Attacks on Electric Vehicles
• Title（参考訳）: 漏れた電池:電気自動車のサイドチャネル攻撃の新しいセット
• Authors: Francesco Marchiori, Mauro Conti,
• Abstract要約: 現在の研究は、バッテリー消費データ露出の幅広い影響を概ね見落としている。 本稿では、EVバッテリデータを利用してセンシティブなユーザ情報を抽出する、新たなサイドチャネル攻撃手法を提案する。 我々の攻撃は全ての攻撃目標に対して平均95.4%の成功率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.351539765989433
• License:
• Abstract: Advancements in battery technology have accelerated the adoption of Electric Vehicles (EVs) due to their environmental benefits. However, their growing sophistication introduces security and privacy challenges. Often seen as mere operational data, battery consumption patterns can unintentionally reveal critical information exploitable for malicious purposes. These risks go beyond privacy, impacting vehicle security and regulatory compliance. Despite these concerns, current research has largely overlooked the broader implications of battery consumption data exposure. As EVs integrate further into smart transportation networks, addressing these gaps is crucial to ensure their safety, reliability, and resilience. In this work, we introduce a novel class of side-channel attacks that exploit EV battery data to extract sensitive user information. Leveraging only battery consumption patterns, we demonstrate a methodology to accurately identify the EV driver and their driving style, determine the number of occupants, and infer the vehicle's start and end locations when user habits are known. We utilize several machine learning models and feature extraction techniques to analyze EV power consumption patterns, validating our approach on simulated and real-world datasets collected from actual drivers. Our attacks achieve an average success rate of 95.4% across all attack objectives. Our findings highlight the privacy risks associated with EV battery data, emphasizing the need for stronger protections to safeguard user privacy and vehicle security.
• Abstract（参考訳）: バッテリー技術の進歩は、環境上の利点から電気自動車(EV)の採用を加速させてきた。 しかし、その高度化はセキュリティとプライバシの課題をもたらす。 多くの場合、単なる運用データと見なされるバッテリ消費パターンは、悪意のある目的のために悪用される重要な情報を意図せずに明らかにする。 これらのリスクはプライバシーを超えて、車のセキュリティと規制に影響を及ぼす。 これらの懸念にもかかわらず、現在の研究は、バッテリー消費データ露出の広範な影響を概ね見落としている。 EVがスマートトランスポートネットワークにさらに統合されるにつれ、これらのギャップに対処することが、安全性、信頼性、レジリエンスの確保に不可欠である。 本研究では,EVバッテリデータを利用して機密情報を抽出する,新たなサイドチャネル攻撃手法を提案する。 バッテリー消費パターンのみを活用することで、EVドライバとその運転スタイルを正確に識別し、利用者数を決定し、利用者の習慣が分かっているときに車両の開始位置と終了位置を推定する手法を実証する。 いくつかの機械学習モデルと特徴抽出技術を用いて、EVの消費電力パターンを分析し、実際のドライバから収集したシミュレーションおよび実世界のデータセットに対するアプローチを検証する。 我々の攻撃は全ての攻撃目標に対して平均95.4%の成功率を達成した。 我々の調査結果は、EVバッテリーデータに関連するプライバシーリスクを強調し、ユーザーのプライバシーと車両のセキュリティを守るために、より強力な保護の必要性を強調した。

関連論文リスト

• Privacy Preserving Charge Location Prediction for Electric Vehicles [12.421831663681056]
  電気自動車(EV)は、エネルギー生成、グリッドインフラストラクチャ、データプライバシに課題を提起する。 EVルーティングと充電管理に関する現在の研究は、エネルギー需要を予測する際にプライバシーを過小評価することが多い。 EV充電位置予測のためのプライバシ重視のソリューションを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T03:14:36Z)
• Traffic and Safety Rule Compliance of Humans in Diverse Driving Situations [48.924085579865334]
  安全な運転プラクティスを再現する自律システムを開発するためには、人間のデータを分析することが不可欠だ。 本稿では,複数の軌道予測データセットにおける交通・安全規則の適合性の比較評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T09:21:00Z)
• Work-in-Progress: Crash Course: Can (Under Attack) Autonomous Driving Beat Human Drivers? [60.51287814584477]
  本稿では,現在のAVの状況を調べることによって,自律運転における本質的なリスクを評価する。 AVの利点と、現実のシナリオにおける潜在的なセキュリティ課題との微妙なバランスを強調した、特定のクレームを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T09:42:21Z)
• Privacy-Aware Energy Consumption Modeling of Connected Battery Electric Vehicles using Federated Learning [4.68055125124498]
  バッテリー電気自動車(BEV)は、大気汚染を減らす可能性から、現代都市ではますます重要になっている。 データプライバシに対する大衆の認識が高まるにつれて、BEVエネルギー消費モデリングの文脈でデータプライバシを保護するアプローチを採用することが不可欠である。 本研究は,ユーザプライバシを維持しつつ,BEVのエネルギー消費予測を改善するために,フェデレートラーニング(FL)手法を用いることの可能性を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T15:40:38Z)
• Charge Manipulation Attacks Against Smart Electric Vehicle Charging Stations and Deep Learning-based Detection Mechanisms [49.37592437398933]
  電気自動車充電ステーション(EVCS)は、グリーントランスポートの実現に向けた重要なステップとなる。 我々は、攻撃者がスマート充電操作中に交換された情報を操作しているEV充電に対する充電操作攻撃(CMA)を調査した。 本稿では,EV充電に関わるパラメータを監視してCMAを検出する,教師なしのディープラーニングに基づくメカニズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T18:38:59Z)
• A Counterfactual Safety Margin Perspective on the Scoring of Autonomous Vehicles' Riskiness [52.27309191283943]
  本稿では,異なるAVの行動のリスクを評価するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 本稿では,衝突を引き起こす可能性のある名目行動から最小限の偏差を示す,対実的安全マージンの概念を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T09:48:08Z)
• Learning energy-efficient driving behaviors by imitating experts [75.12960180185105]
  本稿では,コミュニケーション・センシングにおける制御戦略と現実的限界のギャップを埋める上で,模倣学習が果たす役割について考察する。 擬似学習は、車両の5%に採用されれば、局地的な観測のみを用いて、交通条件の異なるネットワークのエネルギー効率を15%向上させる政策を導出できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T17:08:31Z)
• Privacy Preserving Machine Learning for Electric Vehicles: A Survey [5.274179687547811]
  電気自動車(EV)は毎日膨大な量のデータを生成する。 マシン/ディープ学習技術は様々なEVアプリケーションに使われている。 収集、ストレージ、および車両データのトレーニング中のプライバシー漏洩は重要な懸念事項である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-17T16:06:51Z)
• Uncertainty-Aware Prediction of Battery Energy Consumption for Hybrid Electric Vehicles [2.147325264113341]
  本稿では,バッテリエネルギー消費をモデル化するための機械学習手法を提案する。 予測の不確実性を低減させることで、この手法は車両の性能に対する信頼を高めるのに役立つ。 従来の手法に比べて,予測の不確実性や精度が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-27T10:29:38Z)
• An Energy Consumption Model for Electrical Vehicle Networks via Extended Federated-learning [50.85048976506701]
  本稿では,フェデレートラーニングモデルに基づく不安度を測る新しい手法を提案する。 バッテリー消費を推定し、車両ネットワークにエネルギー効率の高いルートプランニングを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-13T15:03:44Z)
• Overcoming limited battery data challenges: A coupled neural network approach [0.0]
  深層ニューラルネットワークを用いた時系列バッテリデータ拡張手法を提案する。 あるモデルはバッテリ充電プロファイルを生成し、別のモデルはバッテリ放電プロファイルを生成する。 その結果,バッテリーデータに制限がある場合の問題点を解消するために,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T16:17:19Z)

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。