Улучшение безопасности и доверия в сетях кооперативных автономных транспортных средств и окружающей инфраструктуры датчиков
Кооперативное взаимодействие автономных транспортных средств может значительно улучшить безопасность и эффективность дорожного движения. Однако обеспечение защиты этих систем от несанкционированных участников представляет собой значительное вызов. Это проблема не только технических решений, но и предотвращения умышленного нарушения кооперативных приложений и аварийных транспортных средств, вызывающих нарушения из-за ошибок. Обнаружение и предотвращение этих нарушений, независимо от того, умышленные они или нет, является ключевым для успешного сотрудничества автономных транспортных средств. Эта проблема расширяется до достижения консенсуса между транспортными средствами без доверенной стороны, оборудованной независимыми датчиками в каждой области сети транспортного средства.
Практические решения и ценность
Исследователи из Университета штата Аризона в Темпе, штат Аризона, США, представили CONClave, протокол сети уровня приложения, разработанный для сенсорных сетей, требующих надежных и достоверных данных в окружениях кооперативных автономных транспортных средств (CAV) и кооперативных инфраструктурных датчиков (CIS). CONClave вводит тесно связанный механизм аутентификации, консенсуса и оценки доверия, обеспечивая комплексную безопасность и надежность для кооперативного восприятия в автономных транспортных средствах. Он надежно предотвращает уязвимости безопасности, обнаруживает даже малейшие сбои в датчиках и повышает устойчивость и точность кооперативного восприятия в CAV, минимизируя издержки.
Метод CONClave представил трехэтапный процесс для достижения безопасного консенсуса и оценки доверия для надежного кооперативного вождения:
- Аутентификация всех участников с использованием новой схемы, использующей гомоморфное хеширование, включает производителей и государственные органы и позволяет взаимную аутентификацию без постоянной связи с доверенным RSU.
- Использование модифицированного протокола консенсуса Bosco для согласования значений датчиков, представленных каждым участником, обеспечивая, что сбои в связи не проявляются как ошибки в выходных данных.
- Применение метода оценки доверия к полученному набору датчиков, используя параметризованные значения точности датчиков вместо значений уверенности камеры.
Производительность CONClave оценивается по сравнению с методом оценки доверия TruPercept, используя сценарии сбоев и злонамеренных вмешательств на моделях автономных транспортных средств масштаба 1/10. CONClave продемонстрировал превосходные показатели обнаружения во всех категориях: 96,7% для внешних сбоев датчиков, 83,5% для программных сбоев, 67,3% для злонамеренных вмешательств и удалений и 100% для сбоев в связи и злонамеренных вмешательств. Кроме того, среднее время обнаружения CONClave было в среднем в 1,83 раза быстрее и до 6,23 раз быстрее в наилучшем случае по сравнению с TruPercept.
В данной статье исследователи предложили CONClave, метод для обеспечения безопасности кооперативных приложений на основе восприятия в связанных автономных транспортных средствах. Он содержит три ключевых компонента: метод аутентификации, раунд консенсуса и метод оценки доверия, и все они сопряжены для работы в реальном времени. CONClave продемонстрировал превосходную производительность по сравнению с методом TruPercept, обнаруживая широкий спектр сбоев и ошибок, включая злонамеренные и непреднамеренные, при работе на более высоких скоростях. Будущие исследования будут направлены на улучшение возможностей CONClave для охвата всех ситуаций кооперативного вождения, включая те, которые требуют оценки доверия для планирования маршрута.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.
Если вам нравится наша работа, вы полюбите нашу рассылку.
Не забудьте присоединиться к нашему 50k+ ML SubReddit.
БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР ПО ИИ: «SAM 2 для видео: Как настроить на ваших данных» (Ср, 25 сентября, 4:00 — 4:45 EST)
Источник: MarkTechPost
Применение искусственного интеллекта (ИИ) в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте CONClave: Enhancing Security and Trust in Cooperative Autonomous Vehicle Networks Cooperative Infrastructure Sensors Environments.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
