論文の概要: Towards Trustworthy Agentic IoEV: AI Agents for Explainable Cyberthreat Mitigation and State Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12233v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 14:28:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.627979
• Title: Towards Trustworthy Agentic IoEV: AI Agents for Explainable Cyberthreat Mitigation and State Analytics
• Title（参考訳）: 信頼できるエージェントIoEVを目指して - 説明可能なサイバー脅威軽減と状態分析のためのAIエージェント
• Authors: Meryem Malak Dif, Mouhamed Amine Bouchiha, Abdelaziz Amara Korba, Yacine Ghamri-Doudane,
• Abstract要約: Internet of Electric Vehicles(IoEV)は、電気自動車(EV)、充電インフラ、グリッドサービスの密結合したエコシステムを構想しているが、サイバー攻撃、信頼性の低いバッテリー状態予測、信頼とパフォーマンスを損なう不透明な決定プロセスに弱いままである。 我々は,自律的な脅威軽減,堅牢な分析,解釈可能な意思決定支援を実現するために,IoEV用に設計された新しいエージェント人工知能(AAI)フレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.979352637344995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Internet of Electric Vehicles (IoEV) envisions a tightly coupled ecosystem of electric vehicles (EVs), charging infrastructure, and grid services, yet it remains vulnerable to cyberattacks, unreliable battery-state predictions, and opaque decision processes that erode trust and performance. To address these challenges, we introduce a novel Agentic Artificial Intelligence (AAI) framework tailored for IoEV, where specialized agents collaborate to deliver autonomous threat mitigation, robust analytics, and interpretable decision support. Specifically, we design an AAI architecture comprising dedicated agents for cyber-threat detection and response at charging stations, real-time State of Charge (SoC) estimation, and State of Health (SoH) anomaly detection, all coordinated through a shared, explainable reasoning layer; develop interpretable threat-mitigation mechanisms that proactively identify and neutralize attacks on both physical charging points and learning components; propose resilient SoC and SoH models that leverage continuous and adversarial-aware learning to produce accurate, uncertainty-aware forecasts with human-readable explanations; and implement a three-agent pipeline, where each agent uses LLM-driven reasoning and dynamic tool invocation to interpret intent, contextualize tasks, and execute formal optimizations for user-centric assistance. Finally, we validate our framework through comprehensive experiments across diverse IoEV scenarios, demonstrating significant improvements in security and prediction accuracy. All datasets, models, and code will be released publicly.
• Abstract（参考訳）: Internet of Electric Vehicles(IoEV)は、電気自動車(EV)、充電インフラ、グリッドサービスの密結合したエコシステムを構想しているが、サイバー攻撃、信頼性の低いバッテリー状態予測、信頼とパフォーマンスを損なう不透明な決定プロセスに弱いままである。 これらの課題に対処するために、IoEV用に設計された新しいエージェント人工知能(AAI)フレームワークを導入し、自律的な脅威軽減、堅牢な分析、解釈可能な意思決定支援を実現するために、特殊エージェントが協力する。 具体的には、充電ステーションにおけるサイバー脅威検出と応答のための専用エージェント、リアルタイム帯電状態推定(SoC)およびステート・オブ・ヘルス(SoH)異常検出(英語版)を含むAAIアーキテクチャを設計し、物理充電ポイントと学習コンポーネントの両方に対する攻撃を積極的に識別し中和する解釈可能な脅威軽減メカニズムを開発する。 最後に、さまざまなIoEVシナリオにわたる包括的な実験を通じて、我々のフレームワークを検証し、セキュリティと予測精度の大幅な改善を実証する。 すべてのデータセット、モデル、コードは公開されます。

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