面向交通信号控制应用的车载自组织网络恶意数据检测
网络与互联网体系结构
2017-04-03 v1 系统与控制
摘要
车载自组织网络在交通信号控制中的有效应用需要检测恶意数据的新方法。注入恶意数据可能导致此类应用的性能显著下降，增加车辆延误、燃油消耗、拥堵，甚至带来安全威胁。本文提出一种方法，该方法将预期驾驶员行为模型与位置验证相结合，以检测执行 Sybil 攻击的车辆节点注入的恶意数据。在一个控制城市道路网中多个交叉口交通信号的去中心化自组织系统的仿真实验中，证明了该方法的有效性。实验结果表明，所提出的方法有助于减轻恶意数据对交通信号控制性能的负面影响。
引用
@article{arxiv.1703.10983,
title = {Detection of malicious data in vehicular ad-hoc networks for traffic signal control applications},
author = {Bartlomiej Placzek and Marcin Bernas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.10983},
year = {2017}
}
备注
11 pages, 4 figures