차량 네트워크에서는 거짓 메시지로 인해 도로에서 치명적인 사고가 발생할 수 있기 때문에 전달되는 메시지의 신뢰성이 매우 중요하다. 본 논문에서 우리는 차량용ad-hoc네트워크 (VANETs) 에서 전달되는 거짓 정보를 처리할 수 있는 신뢰할 만한 이벤트 정보 전달 방법을 제안한다. 만약 차량이 메시지에 포함된 이벤트 정보가 믿을 수 있는지를 판별할 수 있다면, 악의적인 사용자의 차량으로부터 생성된 거짓 정보를 효과적으로 차단할 수 있다. 우리는 이벤트 정보를 축적하고 2단계 절차를 거쳐서 신뢰할 수 있는 정보를 주변 차량에 전달하는 방법을 제안한다. 먼저, 우리는 일반적인 차량과 악의적인 차량의 ...
차량 네트워크에서는 거짓 메시지로 인해 도로에서 치명적인 사고가 발생할 수 있기 때문에 전달되는 메시지의 신뢰성이 매우 중요하다. 본 논문에서 우리는 차량용ad-hoc네트워크 (VANETs) 에서 전달되는 거짓 정보를 처리할 수 있는 신뢰할 만한 이벤트 정보 전달 방법을 제안한다. 만약 차량이 메시지에 포함된 이벤트 정보가 믿을 수 있는지를 판별할 수 있다면, 악의적인 사용자의 차량으로부터 생성된 거짓 정보를 효과적으로 차단할 수 있다. 우리는 이벤트 정보를 축적하고 2단계 절차를 거쳐서 신뢰할 수 있는 정보를 주변 차량에 전달하는 방법을 제안한다. 먼저, 우리는 일반적인 차량과 악의적인 차량의 노드 신뢰도 정보를 수집하고, 수집한 정보를 기반으로 하여 일반적인 차량과 악의적인 차량을 분류할 수 있는 클러스터링 기법을 사용한다. 주변 노드의 신뢰도는 대다수 그룹의 의견에 따라 결정되기 때문에 믿을 수 있는 차량의 신뢰도의 상대값은 악의적인 차량의 영향을 극복 수 있다. 다음으로 우리는 이전 단계에서 수집된 각각의 노드의 신뢰도 정보와 주변 노드로부터 전달받은 메시지에 대해서modified threshold random walk (TRW)를 적용하여 전달받은 메시지의 신뢰성을 결정한다. TRW는 높은 신뢰도를 가진 노드의 의견에 더 높은 가중치를 주도록 되어있기 때문에, 단순한 선거 (voting) 방식에 비해서 더 좋은 결정을 할 수 있게 된다. 우리는 기존의 기법과 제안된 방식을 몇 가지 시나리오의 시뮬레이션 상에서 비교해 보았다. 그 결과 제안된 기법이 더 적은 오류가 발생하고 VANET상에서 더 효과적으로 신뢰도를 전파할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
차량 네트워크에서는 거짓 메시지로 인해 도로에서 치명적인 사고가 발생할 수 있기 때문에 전달되는 메시지의 신뢰성이 매우 중요하다. 본 논문에서 우리는 차량용ad-hoc네트워크 (VANETs) 에서 전달되는 거짓 정보를 처리할 수 있는 신뢰할 만한 이벤트 정보 전달 방법을 제안한다. 만약 차량이 메시지에 포함된 이벤트 정보가 믿을 수 있는지를 판별할 수 있다면, 악의적인 사용자의 차량으로부터 생성된 거짓 정보를 효과적으로 차단할 수 있다. 우리는 이벤트 정보를 축적하고 2단계 절차를 거쳐서 신뢰할 수 있는 정보를 주변 차량에 전달하는 방법을 제안한다. 먼저, 우리는 일반적인 차량과 악의적인 차량의 노드 신뢰도 정보를 수집하고, 수집한 정보를 기반으로 하여 일반적인 차량과 악의적인 차량을 분류할 수 있는 클러스터링 기법을 사용한다. 주변 노드의 신뢰도는 대다수 그룹의 의견에 따라 결정되기 때문에 믿을 수 있는 차량의 신뢰도의 상대값은 악의적인 차량의 영향을 극복 수 있다. 다음으로 우리는 이전 단계에서 수집된 각각의 노드의 신뢰도 정보와 주변 노드로부터 전달받은 메시지에 대해서modified threshold random walk (TRW)를 적용하여 전달받은 메시지의 신뢰성을 결정한다. TRW는 높은 신뢰도를 가진 노드의 의견에 더 높은 가중치를 주도록 되어있기 때문에, 단순한 선거 (voting) 방식에 비해서 더 좋은 결정을 할 수 있게 된다. 우리는 기존의 기법과 제안된 방식을 몇 가지 시나리오의 시뮬레이션 상에서 비교해 보았다. 그 결과 제안된 기법이 더 적은 오류가 발생하고 VANET상에서 더 효과적으로 신뢰도를 전파할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
In vehicular networks, trustworthiness of exchanged messages is very important since a fake message might incur catastrophic accidents on the road. We propose a new scheme to disseminate trustworthy event information while mitigating message modification attack, fake message generation attack and on...
In vehicular networks, trustworthiness of exchanged messages is very important since a fake message might incur catastrophic accidents on the road. We propose a new scheme to disseminate trustworthy event information while mitigating message modification attack, fake message generation attack and on-off attack in vehicular ad-hoc networks (VANETs). If a vehicle can determine whether specific event information contained in a message is trustworthy, then the propagation of fake information generated by malicious vehicles can be mitigated effectively. Our proposed scheme accumulates event information and disseminates trustworthy information to neighboring vehicles using a two-step procedure. In the first step, each vehicle attempts to determine the trust level, which is referred to as truth-telling probability, of adjacent vehicles. The truth-telling probability is estimated based on the average of opinions of adjacent vehicles, and we apply a new clustering technique to mitigate the effect of malicious vehicles on this estimation by removing their opinions as outliers. Once the truth-telling probability is determined, the trustworthiness of a given message is determined in the second step by applying a modified threshold random walk (TRW) to the opinions of the majority group obtained in the first step. We compare our scheme with other schemes using simulation for several scenarios. The simulation results show that our proposed scheme has a low false decision probability and can efficiently disseminate trustworthy event information to neighboring vehicles in VANET.
In vehicular networks, trustworthiness of exchanged messages is very important since a fake message might incur catastrophic accidents on the road. We propose a new scheme to disseminate trustworthy event information while mitigating message modification attack, fake message generation attack and on-off attack in vehicular ad-hoc networks (VANETs). If a vehicle can determine whether specific event information contained in a message is trustworthy, then the propagation of fake information generated by malicious vehicles can be mitigated effectively. Our proposed scheme accumulates event information and disseminates trustworthy information to neighboring vehicles using a two-step procedure. In the first step, each vehicle attempts to determine the trust level, which is referred to as truth-telling probability, of adjacent vehicles. The truth-telling probability is estimated based on the average of opinions of adjacent vehicles, and we apply a new clustering technique to mitigate the effect of malicious vehicles on this estimation by removing their opinions as outliers. Once the truth-telling probability is determined, the trustworthiness of a given message is determined in the second step by applying a modified threshold random walk (TRW) to the opinions of the majority group obtained in the first step. We compare our scheme with other schemes using simulation for several scenarios. The simulation results show that our proposed scheme has a low false decision probability and can efficiently disseminate trustworthy event information to neighboring vehicles in VANET.
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