Publikace detail

Cybersecurity of Sensors on Smart Vehicles: Review of Threats and Solutions

Rok: 2023

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Proceedings - 2023 6th International Conference on Computer and Informatics Engineering: AI Trust, Risk and Security Management (AI Trism), IC2IE 2023

Název nakladatele: IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

Místo vydání: New York

Strana od-do: 266-270

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Kybernetická bezpečnost senzorů v inteligentních vozidlech: Přehled hrozeb a řešení	Používání senzorů v inteligentních vozidlech přináší výhody i slabá místa. Různé druhy senzorů v inteligentních vozidlech jsou zranitelné vůči kybernetickým útokům. Doposud se zkoumání výzev a řešení kybernetické bezpečnosti ve vozidlech nezabývalo různými objekty senzorů a jejich vzájemnou korelací. V této studii jsme studovali kybernetickou bezpečnost problémy senzorů v inteligentních vozidlech a způsoby jejich překonání. Výzkum byl koncipován jako Systematický přehled literatury (SLR) s využitím Kitchenhamovy metodiky s modifikací ve fázi filtrování s využitím aplikace umělé inteligence Elicit pro identifikaci problémů, závěrů a popisu metodiky. Sedmnáct publikací z let 2016 až 2023 bylo získáno z pěti databází. Výsledkem je zjištění, že nejdiskutovanějším objektem souvisejícím s kybernetickou bezpečností senzorů na inteligentních vozidlech jsou Elektronické řídicí jednotky. Nejvíce řešenou hrozbou je stále spoofing a rušení a nejvyužívanějším řešením, které je třeba implementovat do detekčních systémů, je strojové učení. Pokročilé detekční systémy zahrnují aktualizované modely útoků. K zajištění bezpečnosti a zabezpečení technologie inteligentních vozidel navrhujeme rovněž používat aktualizované modely útoků a algoritmy strojového učení. Všechny identifikované senzorové technologie korelují pomocí myšlenkových map v rámci teorie inteligentního dopravního systému.	senzor, chytrá vozidla, hrozba, řešení, kybernetická bezpečnost, SLR, Kitchenham
eng	Cybersecurity of Sensors on Smart Vehicles: Review of Threats and Solutions	The use of sensors in smart vehicles brings benefits and vulnerabilities. Different kinds of sensors in smart vehicles are vulnerable to cyber-attack. Until now, the investigation of challenges and solutions for in-vehicle cybersecurity hasn’t discussed various sensor objects and their correlation. In this study, we studied the cyber security problems of sensors in smart vehicles and how to overcome them. The research was designed as Systematic Literature Review (SLR) using the Kitchenham methodology with modification in the filtering phase using the artificial intelligence application, Elicit, to identify the problems, conclusions, and methodology description. Seventeen publications from 2016 until 2023 were gained from five databases. As a result, we find that the most discussed object related to cybersecurity sensors on smart vehicles are Electronic Control Units. Spoofing and jamming is still the most addressed threat, and machine learning is the most utilized solution to be implemented in detection systems. Advanced detection systems are incorporating updated attack models. We also suggest using updated attack models and machine learning algorithms to ensure the safety and security of smart vehicle technology. All identified sensor technology correlated using mind maps under the Intelligent Transport System theory.	sensor, smart vehicles, threat, solution, cybersecurity, SLR, Kitchenham

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Katedry

Služby

Jak nás najdete?

Často hledáte