論文の概要: EVSOAR: Security Orchestration, Automation and Response via EV Charging Stations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16984v1
- Date: Fri, 21 Mar 2025 09:48:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:55:01.253871
- Title: EVSOAR: Security Orchestration, Automation and Response via EV Charging Stations
- Title(参考訳): EVSOAR:EV充電ステーションによるセキュリティオーケストレーション、自動化、応答
- Authors: Tadeu Freitas, Erick Silva, Rehana Yasmin, Ali Shoker, Manuel E. Correia, Rolando Martins, Paulo Esteves-Verissimo,
- Abstract要約: 自動車のサイバーセキュリティは、自動車産業のイノベーションが引き起こす重要な懸念として浮上している。
これらの課題に対処するための現在の取り組みは、車両の限られた計算資源によって制限されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Vehicle cybersecurity has emerged as a critical concern, driven by the innovation in the automotive industry, e.g., automomous, electric, or connnected vehicles. Current efforts to address these challenges are constrained by the limited computational resources of vehicles and the reliance on connected infrastructures. This motivated the foundation of Vehicle Security Operations Centers (VSOCs) that extend IT-based Security Operations Centers (SOCs) to cover the entire automotive ecosystem, both the in-vehicle and off-vehicle scopes. Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) tools are considered key for impelementing an effective cybersecurity solution. However, existing state-of-the-art solutions depend on infrastructure networks such as 4G, 5G, and WiFi, which often face scalability and congestion issues. To address these limitations, we propose a novel SOAR architecture EVSOAR that leverages the EV charging stations for connectivity and computing to enhance vehicle cybersecurity. Our EV-specific SOAR architecture enables real-time analysis and automated responses to cybersecurity threats closer to the EV, reducing the cellular latency, bandwidth, and interference limitations. Our experimental results demonstrate a significant improvement in latency, stability, and scalability through the infrastructure and the capacity to deploy computationally intensive applications, that are otherwise infeasible within the resource constraints of individual vehicles.
- Abstract(参考訳): 自動車のサイバーセキュリティは、自動車産業のイノベーション、例えば、自動車、電気、または連結車によって引き起こされた重要な懸念として浮上している。
これらの課題に対処するための現在の取り組みは、車両の限られた計算資源と、接続されたインフラへの依存によって制限されている。
これにより、ITベースのセキュリティ運用センター(SOC)を拡張し、車内と車外の両方のエコシステム全体をカバーできる自動車セキュリティ運用センター(VSOC)の設立が動機となった。
セキュリティオーケストレーション、自動化、レスポンス(SOAR)ツールは、効果的なサイバーセキュリティソリューションを構築するための鍵だと考えられている。
しかし、既存の最先端ソリューションは、4G、5G、WiFiといったインフラネットワークに依存しており、スケーラビリティや混雑の問題に直面することが多い。
これらの制約に対処するために,接続とコンピューティングのためにEV充電ステーションを活用して車両のサイバーセキュリティを強化する新しいSOARアーキテクチャEVSOARを提案する。
我々のEV固有のSOARアーキテクチャは、EVに近いサイバーセキュリティ脅威に対するリアルタイム分析と自動応答を可能にし、細胞のレイテンシ、帯域幅、干渉制限を低減します。
実験結果から,各車両の資源制約の中では実現不可能な,計算集約的なアプリケーションのデプロイ能力とインフラストラクチャによるレイテンシ,安定性,スケーラビリティの大幅な向上が示された。
関連論文リスト
- Leveraging Edge Intelligence and LLMs to Advance 6G-Enabled Internet of Automated Defense Vehicles [6.294884163829944]
この研究は、重要な防衛アプリケーションにおいて、これらの技術の潜在能力をフルに実現しようとするビジョンによって、機会と課題を提示する。
6Gの出現は、IoMDT(Internet of Military Defense Things)の領域内でのIoADV(Internet of Automated Defense Vehicles)の概念を強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-28T23:07:25Z) - RISC-V Needs Secure 'Wheels': the MCU Initiator-Side Perspective [2.7605172967806237]
自動車業界は大きなパラダイムシフトを経験しています。
車はますます自律的でコネクテッドでコンピュータ化されつつある。
この開発は自動車の(サイバーセキュリティの)要件を推進し、新しいセキュリティ認証標準ISO21434のリリースの道を開いた。
Ricardo-Vは、自動車コンピューティングシステムを変革する大きな可能性を秘めていますが、現在のISA/拡張はまだ準備ができていません。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-13T13:38:57Z) - A Learning-based Incentive Mechanism for Mobile AIGC Service in Decentralized Internet of Vehicles [49.86094523878003]
モバイルAIGCサービスアロケーションのための分散インセンティブ機構を提案する。
我々は、AIGCサービスのRSUへの供給と、IoVコンテキスト内のサービスに対するユーザ要求のバランスを見つけるために、マルチエージェントの深層強化学習を採用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-29T12:46:07Z) - SISSA: Real-time Monitoring of Hardware Functional Safety and
Cybersecurity with In-vehicle SOME/IP Ethernet Traffic [49.549771439609046]
本稿では,車内機能安全とサイバーセキュリティをモデル化・解析するためのSOME/IP通信トラフィックベースアプローチであるSISSAを提案する。
具体的には、SISSAはWeibullディストリビューションでハードウェア障害をモデル化し、SOME/IP通信に対する5つの潜在的な攻撃に対処する。
広範囲な実験結果から,SISSAの有効性と有効性が確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T03:31:40Z) - Cyber-Twin: Digital Twin-boosted Autonomous Attack Detection for Vehicular Ad-Hoc Networks [8.07947129445779]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T08:05:41Z) - DynamiQS: Quantum Secure Authentication for Dynamic Charging of Electric Vehicles [61.394095512765304]
Dynamic Wireless Power Transfer (DWPT)は、電気自動車を運転中に充電できる新しい技術である。
量子コンピューティングの最近の進歩は、古典的な公開鍵暗号を危険にさらしている。
動的ワイヤレス充電のための第1量子後セキュア認証プロトコルであるDynamiQSを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T09:40:45Z) - Autonomous Vehicles an overview on system, cyber security, risks,
issues, and a way forward [0.0]
この章は、自動運転車の複雑な領域を探求し、その基本的な構成要素と運用上の特性を分析します。
この調査の主な焦点は、サイバーセキュリティの領域、特に自動運転車の文脈にある。
これらの車両を潜在的な脅威から保護することを目的とした様々なリスク管理ソリューションについて、包括的な分析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T15:19:09Z) - Reinforcement Learning based Cyberattack Model for Adaptive Traffic
Signal Controller in Connected Transportation Systems [61.39400591328625]
接続輸送システムにおいて、適応交通信号制御装置(ATSC)は、車両から受信したリアルタイム車両軌跡データを利用して、グリーンタイムを規制する。
この無線接続されたATSCはサイバー攻撃面を増やし、その脆弱性を様々なサイバー攻撃モードに拡大する。
そのようなモードの1つは、攻撃者がネットワーク内で偽の車両を作成する「シビル」攻撃である。
RLエージェントは、シビル車噴射の最適速度を学習し、アプローチの混雑を生じさせるように訓練される
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T20:12:17Z) - 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) - Differentiable Control Barrier Functions for Vision-based End-to-End
Autonomous Driving [100.57791628642624]
本稿では,視覚に基づくエンドツーエンド自動運転のための安全保証学習フレームワークを提案する。
我々は、勾配降下によりエンドツーエンドに訓練された微分制御バリア関数(dCBF)を備えた学習システムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-04T16:14:33Z) - Smart and Secure CAV Networks Empowered by AI-Enabled Blockchain: Next
Frontier for Intelligent Safe-Driving Assessment [17.926728975133113]
コネクテッド・自動運転車(CAV)の安全運転状況の確保は、引き続き広く懸念されている。
アルゴリズム対応型intElligent Safe-Driven AssessmentmenT(BEST)の新たなフレームワークを提案し、スマートで信頼性の高いアプローチを提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-09T19:08:34Z)
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。