論文の概要: Impact of Intelligent Technologies on IoV Security: Integrating Edge Computing and AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10052v1
• Date: Sat, 11 Apr 2026 06:25:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.81304
• Title: Impact of Intelligent Technologies on IoV Security: Integrating Edge Computing and AI
• Title（参考訳）: IoVセキュリティに対するインテリジェントテクノロジの影響 - エッジコンピューティングとAIの統合
• Authors: Awais Bilal, Kashif Sharif, Liehuang Zhu, Chang Xu, Fan Li, Sadaf Bukhari, Sujit Biswas,
• Abstract要約: 本稿では、IoVセキュリティフレームワークの強化におけるエッジコンピューティング(EC)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)の役割について調査する。 これらの技術間の相乗効果を調べ、脅威検出、応答時間、適応セキュリティの強化に対する個々の能力とそれらの集団的影響を強調します。 この論文は、IoVセキュリティのさらなる進歩に向けた重要な研究ギャップと今後の方向性を明らかにし、スケーラブルでプライバシー保護のソリューションの必要性や、新たなサイバー脅威に対する堅牢な防御メカニズムの必要性も挙げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.101093203101776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid development and integration of intelligent technologies in the Internet of Vehicles (IoV) have revolutionized transportation systems by enhancing connectivity, automation, and safety. However, the complexity and connectivity of IoV networks also introduce security challenges, including data privacy concerns, cyber threats, and system vulnerabilities. This paper surveys the role of Edge Computing (EC), Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL) in strengthening IoV security frameworks. It examines the synergy between these technologies, highlighting their individual capabilities and their collective impact on enhancing threat detection, response times, and adaptive security. Through real world case studies and practical deployments, we demonstrate how EC, ML, and DL are currently improving security and operational efficiency in IoV systems. The paper also identifies key research gaps and future directions for further advancements in IoV security, including the need for scalable, privacy preserving solutions and robust defense mechanisms against emerging cyber threats. By integrating EC, ML, and DL, this work lays the groundwork for developing adaptive, efficient, and resilient IoV security infrastructures capable of addressing evolving challenges in the transportation ecosystem.
• Abstract（参考訳）: Internet of Vehicles(IoV)におけるインテリジェントテクノロジーの急速な開発と統合は、接続性、自動化、安全性を高めることで交通システムに革命をもたらした。 しかし、IoVネットワークの複雑さと接続性には、データプライバシの懸念、サイバー脅威、システムの脆弱性など、セキュリティ上の課題も伴っている。 本稿では、IoVセキュリティフレームワークの強化におけるエッジコンピューティング(EC)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)の役割について調査する。 これらの技術間の相乗効果を調べ、脅威検出、応答時間、適応セキュリティの強化に対する個々の能力とそれらの集団的影響を強調します。 実世界のケーススタディと実践的なデプロイメントを通じて、IoVシステムのセキュリティと運用効率を、EC、ML、DLが現在どのように改善しているかを実証する。 この論文は、IoVセキュリティのさらなる進歩に向けた重要な研究ギャップと今後の方向性を明らかにし、スケーラブルでプライバシー保護のソリューションの必要性や、新たなサイバー脅威に対する堅牢な防御メカニズムの必要性も挙げている。 EC、ML、DLを統合することで、この研究は、輸送エコシステムの進化する課題に対処できる適応的で効率的でレジリエントなIoVセキュリティインフラストラクチャを開発するための基盤となる。

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