F-RouND：车载自组织网络中基于雾计算的恶意节点检测
网络与互联网体系结构
2021-02-02 v1
摘要
车载自组织网络（VANETs）便于车辆广播信标消息以确保道路安全。VANETs 中的恶意节点广播恶意信息，导致包括车辆碰撞在内的潜在危险。先前的研究人员使用密码学、信任值或过往车辆数据来检测恶意节点，但它们存在处理延迟高、开销大和误报率（FPR）高的问题。我们提出基于雾计算的恶意节点检测（F-RouND），一种雾计算方案，它利用该区域内所有车辆的车载单元（OBUs）动态创建雾以进行恶意节点检测。F-RouND 的新颖之处在于在高车辆密度下提供低处理延迟和低 FPR。我们使用 OMNET++ 和 SUMO 仿真器通过仿真评估了 F-RouND 框架的性能。结果表明，与现有恶意节点检测方案相比，F-RouND 在高车辆密度下确保了处理延迟降低 45%、开销降低 12%、FPR 降低 36%。
引用
@article{arxiv.2102.00839,
title = {F-RouND: Fog-based Rogue Nodes Detection in Vehicular Ad hoc Networks},
author = {Anirudh Paranjothi and Mohammed Atiquzzaman and Mohammad S. Khan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.00839},
year = {2021}
}