論文の概要: Intrusion Detection in Internet of Vehicles Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14958v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 22:54:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.80391
• Title: Intrusion Detection in Internet of Vehicles Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた車両のインターネット侵入検知
• Authors: Hop Le, Izzat Alsmadi,
• Abstract要約: Internet of Vehicles (IoV)は、接続性の向上とインテリジェントシステムを通じて、近代的な輸送を進化させてきた。 このプロジェクトの目的は、CiCIoV2024ベンチマークデータセットを使用して悪意のあるコントローラエリアネットワーク(CAN)バストラフィックを分類する機械学習ベースの侵入検知システムを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Internet of Vehicles (IoV) has evolved modern transportation through enhanced connectivity and intelligent systems. However, this increased connectivity introduces critical vulnerabilities, making vehicles susceptible to cyber-attacks such Denial-ofService (DoS) and message spoofing. This project aims to develop a machine learning-based intrusion detection system to classify malicious Controller Area network (CAN) bus traffic using the CiCIoV2024 benchmark dataset. We analyzed various attack patterns including DoS and spoofing attacks targeting critical vehicle parameters such as Spoofing-GAS - gas pedal position, Spoofing-RPM, Spoofing-Speed, and Spoofing-Steering\_Wheel. Our initial findings confirm a multi-class classification problem with a clear structural difference between attack types and benign data, providing a strong foundation for machine learning models.
• Abstract（参考訳）: Internet of Vehicles (IoV)は、接続性の向上とインテリジェントシステムを通じて、近代的な輸送を進化させてきた。 しかし、接続性の向上は重大な脆弱性をもたらし、Denial-ofService(DoS)やメッセージ偽造といったサイバー攻撃を受けやすいものにしている。 このプロジェクトの目的は、CiCIoV2024ベンチマークデータセットを使用して悪意のあるコントローラエリアネットワーク(CAN)バストラフィックを分類する機械学習ベースの侵入検知システムを開発することである。 本研究では, ガスペダル位置, Spoofing-RPM, Spoofing-Speed, Spoofing-Steering\_Wheelなどの重要な車両パラメータを対象としたDoSやスプーフィング攻撃などの攻撃パターンを解析した。 初期報告では,攻撃型と良性データとの構造的差異が明らかなマルチクラス分類問題を確認し,機械学習モデルに強力な基盤を提供する。

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