論文の概要: End-to-End Co-Simulation Testbed for Cybersecurity Research and Development in Intelligent Transportation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16489v1
- Date: Sat, 20 Sep 2025 01:21:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 15:16:36.980874
- Title: End-to-End Co-Simulation Testbed for Cybersecurity Research and Development in Intelligent Transportation Systems
- Title(参考訳): インテリジェントトランスポートシステムにおけるサイバーセキュリティ研究・開発のためのエンド・ツー・エンド共同シミュレーションテストベッド
- Authors: Minhaj Uddin Ahmad, Akid Abrar, Sagar Dasgupta, Mizanur Rahman,
- Abstract要約: 本章では,3次元環境とセンサモデリングのためのCARLA,顕微鏡交通シミュレーションと制御のためのSUMO,V2X通信シミュレーションのためのOMNeT++を結合した複合シミュレーションテストベッドについて論じる。
共同シミュレーションテストベッドは、エンドツーエンドの実験、脆弱性の識別、緩和ベンチマークを可能にする。
この章は、その能力を説明するために、量子後暗号で強化されたC-V2X能動的安全警報システムに関するケーススタディを含む。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.804791448287085
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Intelligent Transportation Systems (ITS) have been widely deployed across major metropolitan regions worldwide to improve roadway safety, optimize traffic flow, and reduce environmental impacts. These systems integrate advanced sensors, communication networks, and data analytics to enable real-time traffic monitoring, adaptive signal control, and predictive maintenance. However, such integration significantly broadens the ITS attack surface, exposing critical infrastructures to cyber threats that jeopardize safety, data integrity, and operational resilience. Ensuring robust cybersecurity is therefore essential, yet comprehensive vulnerability assessments, threat modeling, and mitigation validations are often cost-prohibitive and time-intensive when applied to large-scale, heterogeneous transportation systems. Simulation platforms offer a cost-effective and repeatable means for cybersecurity evaluation, and the simulation platform should encompass the full range of ITS dimensions - mobility, sensing, networking, and applications. This chapter discusses an integrated co-simulation testbed that links CARLA for 3D environment and sensor modeling, SUMO for microscopic traffic simulation and control, and OMNeT++ for V2X communication simulation. The co-simulation testbed enables end-to-end experimentation, vulnerability identification, and mitigation benchmarking, providing practical insights for developing secure, efficient, and resilient ITS infrastructures. To illustrate its capabilities, the chapter incorporates a case study on a C-V2X proactive safety alert system enhanced with post-quantum cryptography, highlighting the role of the testbed in advancing secure and resilient ITS infrastructures.
- Abstract(参考訳): インテリジェント・トランスポーテーション・システムズ(ITS)は、道路の安全を改善し、交通の流れを最適化し、環境への影響を減らすため、世界中の大都市圏に広く展開されてきた。
これらのシステムは、高度なセンサー、通信ネットワーク、データ分析を統合し、リアルタイムトラフィック監視、適応信号制御、予測保守を可能にする。
しかし、このような統合はITS攻撃面を大幅に拡大し、安全、データの完全性、運用上のレジリエンスを危険にさらすサイバー脅威に重要なインフラを露呈する。
そのため、ロバストなサイバーセキュリティの確保は不可欠であるが、大規模な異種輸送システムに適用した場合、包括的な脆弱性評価、脅威モデリング、緩和検証はコスト抑制と時間集約的であることが多い。
シミュレーションプラットフォームは、サイバーセキュリティ評価に費用対効果があり、繰り返し可能な手段を提供する。
本章では,3次元環境とセンサモデリングのためのCARLA,顕微鏡交通シミュレーションと制御のためのSUMO,V2X通信シミュレーションのためのOMNeT++を結合した複合シミュレーションテストベッドについて論じる。
共同シミュレーションテストベッドは、エンドツーエンドの実験、脆弱性識別、緩和ベンチマークを可能にし、セキュアで効率的でレジリエントなITSインフラストラクチャを開発するための実践的な洞察を提供する。
この章では、量子後暗号で強化されたC-V2X能動安全警報システムに関するケーススタディを取り上げ、セキュアでレジリエントなITSインフラストラクチャの進展におけるテストベッドの役割を強調している。
関連論文リスト
- Exploring Traffic Simulation and Cybersecurity Strategies Using Large Language Models [5.757331432762268]
本研究では,交通シミュレーションとサイバーセキュリティテストを強化するための新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。
このフレームワークは、交通シナリオの作成、サイバー攻撃戦略の設計、防衛機構の開発を自動化する。
攻撃時の移動時間は10.2%増加しており、防衛戦略により3.3%減少している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-20T02:41:23Z) - A Large Language Model-Supported Threat Modeling Framework for Transportation Cyber-Physical Systems [11.872361272221244]
TraCR-TMFは、輸送用CPSの脅威、潜在的な攻撃技術、および関連する対策を特定する。
TraCR-TMFは、輸送用CPSエンティティ間の脆弱性に基づいた重要な資産に対するLLMベースの攻撃パス識別を提供する。
CVSS(Common Vulnerability Scoring System)スコアが組み込まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-01T04:33:34Z) - SafeAgent: Safeguarding LLM Agents via an Automated Risk Simulator [77.86600052899156]
LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、現実のアプリケーションにますますデプロイされる。
完全自動合成データ生成によるエージェント安全性を体系的に向上する最初のフレームワークであるAutoSafeを提案する。
AutoSafeは安全性のスコアを平均で45%向上させ、現実世界のタスクでは28.91%の改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-23T10:56:06Z) - A Systematic Review of Security Vulnerabilities in Smart Home Devices and Mitigation Techniques [0.0]
この研究は、スマートホームエコシステムにおけるセキュリティの脅威を調査し、それらをネットワーク層、デバイスレベル、およびクラウドベースのAI駆動システムからの脆弱性に分類する。
研究結果は、量子後暗号化とAI駆動の異常検出が組み合わさって、セキュリティを高めるのに非常に効果的であることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-03T00:03:53Z) - SafeCast: Risk-Responsive Motion Forecasting for Autonomous Vehicles [12.607007386467329]
リスク応答型モーション予測モデルであるSafeCastを提案する。
安全を意識した意思決定と不確実性を意識した適応性を統合する。
我々のモデルは、軽量なアーキテクチャと低推論レイテンシを維持しながら、最先端(SOTA)の精度を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-28T15:38:21Z) - Simulation of Multi-Stage Attack and Defense Mechanisms in Smart Grids [2.0766068042442174]
電力グリッドのインフラと通信のダイナミクスを再現するシミュレーション環境を導入する。
このフレームワークは多様なリアルな攻撃データを生成し、サイバー脅威を検出し緩和するための機械学習アルゴリズムを訓練する。
また、高度な意思決定支援システムを含む、新興のセキュリティ技術を評価するための、制御された柔軟なプラットフォームも提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-09T07:07:17Z) - VMGuard: Reputation-Based Incentive Mechanism for Poisoning Attack Detection in Vehicular Metaverse [52.57251742991769]
車両メタバースガード(VMGuard)は、車両メタバースシステムをデータ中毒攻撃から保護する。
VMGuardは、参加するSIoTデバイスの信頼性を評価するために、評判に基づくインセンティブメカニズムを実装している。
当社のシステムは,従来は誤分類されていた信頼性の高いSIoTデバイスが,今後の市場ラウンドへの参加を禁止していないことを保証します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T17:08:20Z) - ACRIC: Securing Legacy Communication Networks via Authenticated Cyclic Redundancy Integrity Check [98.34702864029796]
安全クリティカルな業界における最近のセキュリティインシデントは、適切なメッセージ認証の欠如により、攻撃者が悪意のあるコマンドを注入したり、システムの振る舞いを変更することができることを明らかにした。
これらの欠点は、サイバーセキュリティを強化するために圧力をかける必要性を強調する新しい規制を引き起こしている。
我々は,レガシ産業通信をセキュアにするためのメッセージ認証ソリューションであるACRICを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-21T18:26:05Z) - Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey [80.0638227807621]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。
本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの様々な応用について,広範な調査を行う。
私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T06:22:41Z) - SAFE-SIM: Safety-Critical Closed-Loop Traffic Simulation with Diffusion-Controllable Adversaries [94.84458417662407]
制御可能なクローズドループ安全クリティカルシミュレーションフレームワークであるSAFE-SIMを紹介する。
提案手法は,1)現実の環境を深く反映した現実的な長距離安全クリティカルシナリオの生成,2)より包括的でインタラクティブな評価のための制御可能な敵行動の提供,の2つの利点をもたらす。
複数のプランナにまたがるnuScenesとnuPlanデータセットを使用して、我々のフレームワークを実証的に検証し、リアリズムと制御性の両方の改善を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-31T04:14:43Z)
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。