基于贝叶斯防御图自动驾驶车辆风险评估
密码学与安全
2019-03-07 v1
摘要
近期的发展使自动驾驶车辆（AVs）更接近上路。然而，其安全性仍是驾驶员与制造商的一大关切。尽管已开展一些工作以识别威胁与可能的解决方案，仍需要一个理论框架来衡量 AVs 的安全性。本文提出一种基于防御图的简单安全模型，用于在存在可用对策的情况下定量评估 AV 各组件遭受威胁的可能性。随后应用贝叶斯网络（BN）分析以获得相关的安全风险。在一个案例研究中，针对 GPS 欺骗攻击对该模型与分析进行研究，以展示所提方法对于一个高度脆弱组件的有效性。
引用
@article{arxiv.1903.02034,
title = {Risk Assessment of Autonomous Vehicles Using Bayesian Defense Graphs},
author = {Ali Behfarnia and Ali Eslami},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.02034},
year = {2019}
}
备注
IEEE 88th Vehicular Technology Conference: VTC2018-Fall