Installationen av anslutna autonoma fordon (CAV) i Vehicular Ad Hoc Networks (VANET) kräver säker trådlös kommunikation för att säkerställa tillförlitlig anslutning och säkerhet. Men denna trådlösa kommunikation är sårbar för en mängd olika cyberacks som spoofing eller stör attacker. I detta papper beskriver vi ett Intrusion Detection System (IDS) baserat på maskininlärning (ML) tekniker som utformats för att upptäcka både spoofing och stör attacker i en CAV-miljö. IDS skulle minska risken för trafikstörningar och olyckor till följd av cyberattacker. Detektionsmotorn för den framlagda IDS är baserad på ML-algoritmerna Random Forest (RF), k-Nearest Neighbour (k-NN) och One-Class Support Vector Machine (OCSVM) samt datafusionstekniker i en crosslayer-strategi. Såvitt författarna vet är den föreslagna IDS den första i litteraturen som använder en cross-layer-strategi för att upptäcka både spoofing och stör attacker mot kommunikationen av anslutna fordon plutooning. Utvärderingsresultaten från det genomförda IDS ger en hög noggrannhet på över 90 % med hjälp av utbildningsdata som innehåller både kända och okända attacker.
En ny cross-layer IDS presenteras i REF med hög noggrannhet resultat.
Intrusion Detection System for Platooning Connected Autonomous Vehicles
{'venue': '2019 4th South-East Europe Design Automation, Computer Engineering, Computer Networks and Social Media Conference (SEEDA-CECNSM)', 'journal': '2019 4th South-East Europe Design Automation, Computer Engineering, Computer Networks and Social Media Conference (SEEDA-CECNSM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}