論文の概要: Addressing Weak Authentication like RFID, NFC in EVs and EVCs using AI-powered Adaptive Authentication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19465v1
- Date: Tue, 26 Aug 2025 22:54:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.440507
- Title: Addressing Weak Authentication like RFID, NFC in EVs and EVCs using AI-powered Adaptive Authentication
- Title（参考訳）: AIを利用したAdaptive AuthenticationによるRFID、EVにおけるNFC、ECVなどの弱認証への対処
- Authors: Onyinye Okoye,
- Abstract要約: 電気自動車(EVs)と電気自動車充電システム(EVCs)の急速な拡張により、新たなサイバーセキュリティの課題が導入された。
RFID(Radio Frequency Identification)やNFC(Near Field Communication)といった従来の認証メカニズムは、静的識別子と弱い暗号化に依存している。
本研究では、機械学習、異常検出、行動分析、コンテキストリスクアセスメントを統合することで、これらの欠点を克服するために設計された、AIを活用した適応型認証フレームワークについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid expansion of the Electric Vehicles (EVs) and Electric Vehicle Charging Systems (EVCs) has introduced new cybersecurity challenges, specifically in authentication protocols that protect vehicles, users, and energy infrastructure. Although widely adopted for convenience, traditional authentication mechanisms like Radio Frequency Identification (RFID) and Near Field Communication (NFC) rely on static identifiers and weak encryption, making them highly vulnerable to attack vectors such as cloning, relay attacks, and signal interception. This study explores an AI-powered adaptive authentication framework designed to overcome these shortcomings by integrating machine learning, anomaly detection, behavioral analytics, and contextual risk assessment. Grounded in the principles of Zero Trust Architecture, the proposed framework emphasizes continuous verification, least privilege access, and secure communication. Through a comprehensive literature review, this research evaluates current vulnerabilities and highlights AI-driven solutions to provide a scalable, resilient, and proactive defense. Ultimately, the research findings conclude that adopting AI-powered adaptive authentication is a strategic imperative for securing the future of electric mobility and strengthening digital trust across the ecosystem. Keywords: weak authentication, RFID, NFC, ML, AI-powered adaptive authentication, relay attacks, cloning, eavesdropping, MITM attacks, Zero Trust Architecture
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EVs)と電気自動車充電システム(EVCs)の急速な拡張は、特に車両、ユーザ、およびエネルギーインフラを保護する認証プロトコルにおいて、新しいサイバーセキュリティ課題を導入した。
利便性には広く採用されているが、RFID(Radio Frequency Identification)やNFC(Near Field Communication)といった従来の認証メカニズムは静的識別子と弱い暗号化に依存しており、クローン、リレー攻撃、信号インターセプションなどの攻撃ベクトルに対して非常に脆弱である。
本研究では、機械学習、異常検出、行動分析、コンテキストリスクアセスメントを統合することで、これらの欠点を克服するために設計された、AIを活用した適応型認証フレームワークについて検討する。
Zero Trust Architectureの原則に基づいて提案されたフレームワークは、継続的な検証、最小特権アクセス、セキュアな通信を強調している。
包括的な文献レビューを通じて、この研究は現在の脆弱性を評価し、スケーラブルでレジリエントで積極的な防御を提供するAI駆動のソリューションを強調します。
究極的には、AIを活用した適応認証の採用は、電気モビリティの将来を確保し、エコシステム全体のデジタル信頼を強化するための戦略的必須事項である、と結論付けている。
キーワード:弱い認証、RFID、NFC、ML、AIによる適応認証、リレー攻撃、クローン、盗聴、MITM攻撃、ゼロトラストアーキテクチャ
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