I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt som tillämpar neurala nätverksprognoser för säkerhet för förbetalda kort i slutet kretslopp baserat på lågkostnadsteknik som RFID och 1-Wire. Säkerhetssårbarheten för förbetalda kortsystem med låg kostnad för RFID har främst sitt ursprung i själva kortet. Brottsliga organisationer förfalskade eller klonade kortuppgifter. Även om förbetalda kort med hög säkerhet finns, är de ofta för dyra för transportbiljetter, och inte ens deras säkerhet garanteras under en väldefinierad tidsperiod. Därför används datakrypteringssystem i stor utsträckning mot förfalskning med framgång. Det har dock inte varit möjligt att utveckla motåtgärder med jämförbar framgång mot kloning. Vår föreslagna säkerhetsapplikation använder neurala nätverk prognoser för att bestämma uppladdning dag beteende egenskaper hos kortinnehavaren och förutsäga nästa gång kortinnehavaren kommer att ladda sitt kort. Baserat på prognosen för uppladdningstiden fastställs utgångsdatumet för det förbetalda RFID-kortet med låg kostnad, vilket är en bra motåtgärd mot kloning. FTDNN, LRNN och NARX nätverksarkitekturer med ett dolt lager beaktas i denna forskning. Effekterna av nätverksarkitekturen, antalet neuroner, träningsalgoritmen och förutsägelsens prestandafunktion på uppladdningsdagsprognosen undersöks. Experimentella resultat bekräftar exaktheten i den prognostiserade uppladdningstiden och bekräftar motåtgärder mot kloning. Vår föreslagna säkerhetsstrategi med neurala nätverksprognoser tillämpas med framgång på den turkiska kollektivtrafiken utan ett online backend-system.
Düzenli REF föreslog ett nytt tillvägagångssätt som tillämpar neurala nätprognoser för säkerhet för förbetalda kort med slutna kretslopp baserat på lågkostnadsteknik som RFID och 1-wire 2015.
RFID card security for public transportation applications based on a novel neural network analysis of cardholder behavior characteristics
{'venue': None, 'journal': 'Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}