論文の概要: Scalable Hierarchical AI-Blockchain Framework for Real-Time Anomaly Detection in Large-Scale Autonomous Vehicle Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12648v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 15:30:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.424719
• Title: Scalable Hierarchical AI-Blockchain Framework for Real-Time Anomaly Detection in Large-Scale Autonomous Vehicle Networks
• Title（参考訳）: 大規模自動車ネットワークにおけるリアルタイム異常検出のためのスケーラブル階層型AI-Blockchainフレームワーク
• Authors: Rathin Chandra Shit, Sharmila Subudhi,
• Abstract要約: 既存のセキュリティスキームでは、車両の大規模ネットワークの10ms未満の異常検出と分散調整ができない。 本稿では,リアルタイムな局所脅威検出と分散協調操作を分離する3層ハイブリッドセキュリティアーキテクチャであるHAVENを紹介する。 エッジ上の光アンサンブル異常検出モデル、Byzantine-fault-tolerant Federated Learningを使用して、地域規模の脅威インテリジェンスを集約する、重要なセキュリティ調整を保証するための選択されたブロックチェーンメカニズムが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5505634045241287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The security of autonomous vehicle networks is facing major challenges, owing to the complexity of sensor integration, real-time performance demands, and distributed communication protocols that expose vast attack surfaces around both individual and network-wide safety. Existing security schemes are unable to provide sub-10 ms (milliseconds) anomaly detection and distributed coordination of large-scale networks of vehicles within an acceptable safety/privacy framework. This paper introduces a three-tier hybrid security architecture HAVEN (Hierarchical Autonomous Vehicle Enhanced Network), which decouples real-time local threat detection and distributed coordination operations. It incorporates a light ensemble anomaly detection model on the edge (first layer), Byzantine-fault-tolerant federated learning to aggregate threat intelligence at a regional scale (middle layer), and selected blockchain mechanisms (top layer) to ensure critical security coordination. Extensive experimentation is done on a real-world autonomous driving dataset. Large-scale simulations with the number of vehicles ranging between 100 and 1000 and different attack types, such as sensor spoofing, jamming, and adversarial model poisoning, are conducted to test the scalability and resiliency of HAVEN. Experimental findings show sub-10 ms detection latency with an accuracy of 94% and F1-score of 92% across multimodal sensor data, Byzantine fault tolerance validated with 20\% compromised nodes, and a reduced blockchain storage overhead, guaranteeing sufficient differential privacy. The proposed framework overcomes the important trade-off between real-time safety obligation and distributed security coordination with novel three-tiered processing. The scalable architecture of HAVEN is shown to provide great improvement in detection accuracy as well as network resilience over other methods.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車ネットワークのセキュリティは、センサー統合の複雑さ、リアルタイムのパフォーマンス要求、個人とネットワーク全体の安全性に関する大規模な攻撃面を公開する分散通信プロトコルなど、大きな課題に直面している。 既存のセキュリティスキームでは、許容される安全性/プライバシの枠組みの中で、車両の大規模ネットワークの異常検出と分散調整を行うことはできない。 本稿では,リアルタイムな局所脅威検出と分散協調操作を分離する3層ハイブリッドセキュリティアーキテクチャであるHAVENを提案する。 エッジ(第1層)の光アンサンブル異常検出モデル、Byzantine-fault-tolerantのフェデレーション学習を使用して、地域規模(中間層)の脅威インテリジェンスを集約する、重要なセキュリティ調整を確保するために選択されたブロックチェーンメカニズム(トップ層)が組み込まれている。 大規模な実験は、現実世界の自律運転データセット上で行われる。 HAVENのスケーラビリティと弾力性をテストするため,100台から1000台までの車両数と,センサ・スプーフィング,ジャミング,敵モデル中毒など様々な攻撃タイプを用いた大規模シミュレーションを行った。 実験結果から,マルチモーダルセンサデータに対して94%,F1スコアが92%,Byzantineフォールトトレランスが20\%の妥協ノードで検証され,ブロックチェーンストレージのオーバーヘッドが低減され,十分な差分プライバシが保証された。 提案フレームワークは,新たな3階層処理によるリアルタイム安全義務と分散セキュリティ調整のトレードオフを克服する。 HAVENのスケーラブルなアーキテクチャは、検出精度を向上し、他の手法よりもネットワークのレジリエンスを向上させることが示されている。

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