論文の概要: Multi-Staged Framework for Safety Analysis of Offloaded Services in Distributed Intelligent Transportation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08821v1
- Date: Mon, 09 Feb 2026 15:56:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.293095
- Title: Multi-Staged Framework for Safety Analysis of Offloaded Services in Distributed Intelligent Transportation Systems
- Title（参考訳）: 分散型インテリジェントトランスポートシステムにおけるオフロードサービスの安全性解析のための多段階フレームワーク
- Authors: Robin Dehler, Oliver Schumann, Jona Ruof, Michael Buchholz,
- Abstract要約: 本稿では,ローカルサービスとリモートサービスのサービス構成に依存する安全分析のためのフレームワークを提案する。
計算複雑性を考慮した拡張フレームワークの性能を比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9391318889072767
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of service-oriented architectures (SOA) with function offloading for distributed, intelligent transportation systems (ITS) offers the opportunity for connected autonomous vehicles (CAVs) to extend their locally available services. One major goal of offloading a subset of functions in the processing chain of a CAV to remote devices is to reduce the overall computational complexity on the CAV. The extension of using remote services, however, requires careful safety analysis, since the remotely created data are corrupted more easily, e.g., through an attacker on the remote device or by intercepting the wireless transmission. To tackle this problem, we first analyze the concept of SOA for distributed environments. From this, we derive a safety framework that validates the reliability of remote services and the data received locally. Since it is possible for the autonomous driving task to offload multiple different services, we propose a specific multi-staged framework for safety analysis dependent on the service composition of local and remote services. For efficiency reasons, we directly include the multi-staged framework for safety analysis in our service-oriented function offloading framework (SOFOF) that we have proposed in earlier work. The evaluation compares the performance of the extended framework considering computational complexity, with energy savings being a major motivation for function offloading, and its capability to detect data from corrupted remote services.
- Abstract（参考訳）: サービス指向アーキテクチャ(SOA)と分散インテリジェントトランスポートシステム(ITS)の機能オフロードとの統合は、コネクテッド・自律走行車(CAV)がローカルに利用可能なサービスを拡張する機会を提供する。
CAVの処理チェーン内の機能のサブセットをリモートデバイスにオフロードするという大きな目標のひとつは、CAVの全体的な計算複雑性を低減することだ。
しかし、リモートサービスを使用するには、リモートデバイス上の攻撃者や無線送信を傍受することで、リモート生成したデータがより簡単に破損するため、注意深い安全分析が必要である。
この問題に対処するために、我々はまず分散環境におけるSOAの概念を分析します。
これにより、リモートサービスの信頼性とローカルで受信したデータの信頼性を検証する安全フレームワークを導出する。
自律運転タスクは複数の異なるサービスをオフロードすることが可能であるため,ローカルサービスとリモートサービスのサービス構成に依存する安全分析のための,特定のマルチステージフレームワークを提案する。
効率上の理由から、私たちは、以前に提案したサービス指向機能オフロードフレームワーク(SOFOF)に、安全分析のためのマルチステージフレームワークを直接含んでいます。
この評価は、計算複雑性を考慮した拡張フレームワークの性能を比較し、機能オフロードの大きな動機となる省エネと、破損したリモートサービスからデータを検出する能力を比較した。
関連論文リスト
- Blockchain-Enabled Routing for Zero-Trust Low-Altitude Intelligent Networks [77.17664010626726]
低高度インテリジェントネットワーク(LAIN)における複数のUAVクラスタによるルーティングに焦点を当てる。
潜在的な脅威によるダメージを最小限に抑えるため,ソフトウェア定義の周辺技術とブロックチェーン技術を用いたゼロトラストアーキテクチャを提案する。
提案手法は,平均E2E遅延を59%削減し,TSRを29%改善することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-27T04:30:35Z) - A Generic Service-Oriented Function Offloading Framework for Connected Automated Vehicles [1.1530471391114212]
本稿では,任意の計算タスクセットのオフロードに使用できる汎用関数オフロードフレームワークを提案する。
タスクがローカルに処理されるか、リモートで処理されるかは、CAVの位置に依存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-09T15:39:28Z) - When UAV Swarm Meets IRS: Collaborative Secure Communications in Low-altitude Wireless Networks [68.45202147860537]
低高度無線ネットワーク (LAWN) は、多様なアプリケーションに対して、拡張されたカバレッジ、信頼性、スループットを提供する。
これらのネットワークは、既知のおよび潜在的に未知の盗聴者の両方から重大なセキュリティ上の脆弱性に直面している。
本稿では,Swarm内で選択されたUAVを仮想アンテナアレイとして機能させる,LAWNのための新しいセキュア通信フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-25T02:02:14Z) - EVSOAR: Security Orchestration, Automation and Response via EV Charging Stations [0.0]
自動車のサイバーセキュリティは、自動車産業のイノベーションが引き起こす重要な懸念として浮上している。
これらの課題に対処するための現在の取り組みは、車両の限られた計算資源によって制限されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-21T09:48:29Z) - 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) - Communication-Aware Consistent Edge Selection for Mobile Users and Autonomous Vehicles [1.2453219864236245]
時間に敏感で計算集約的なタスクをオフロードすることで、サービスの効率が向上する。
本稿では,Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)アルゴリズムに基づく深層強化学習フレームワークを提案する。
計算負荷, サービス遅延, 割り込みを最小限に抑えるために, APの通信と切替の同時割り当て方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-06T20:21:53Z) - A Learning-based Incentive Mechanism for Mobile AIGC Service in Decentralized Internet of Vehicles [49.86094523878003]
モバイルAIGCサービスアロケーションのための分散インセンティブ機構を提案する。
我々は、AIGCサービスのRSUへの供給と、IoVコンテキスト内のサービスに対するユーザ要求のバランスを見つけるために、マルチエージェントの深層強化学習を採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-29T12:46:07Z) - SISSA: Real-time Monitoring of Hardware Functional Safety and
Cybersecurity with In-vehicle SOME/IP Ethernet Traffic [49.549771439609046]
本稿では,車内機能安全とサイバーセキュリティをモデル化・解析するためのSOME/IP通信トラフィックベースアプローチであるSISSAを提案する。
具体的には、SISSAはWeibullディストリビューションでハードウェア障害をモデル化し、SOME/IP通信に対する5つの潜在的な攻撃に対処する。
広範囲な実験結果から,SISSAの有効性と有効性が確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T03:31:40Z) - Integrated Sensing, Computation, and Communication for UAV-assisted
Federated Edge Learning [52.7230652428711]
フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、エッジデバイスとサーバ間の定期的な通信を通じて、プライバシ保護モデルトレーニングを可能にする。
無人航空機(UAV)搭載エッジデバイスは、効率的なデータ収集における柔軟性と移動性のため、FEELにとって特に有利である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T16:01:33Z) - Synergistic Redundancy: Towards Verifiable Safety for Autonomous
Vehicles [10.277825331268179]
我々は、自律走行車(AV)のような複雑なサイバー物理システムのための安全アーキテクチャとして、シナジスティック冗長性(SR)を提案する。
SRは、システムのミッションと安全タスクを分離することで、特定の障害に対する検証可能な安全保証を提供する。
ミッション層との密接な調整により、システム内の安全クリティカルな障害を容易かつ早期に検出することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-04T23:52:03Z) - Bandwidth-Adaptive Feature Sharing for Cooperative LIDAR Object
Detection [2.064612766965483]
コネクテッド・自動運転車(CAV)領域で必要となる状況認識。
協調機構は、高速無線車載ネットワークを利用して状況認識を改善するソリューションを提供する。
本稿では,通信チャネル容量に適応する柔軟性を付加する機構と,新たな分散共有データアライメント手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-22T00:12:58Z)
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。