Адаптивный метод обнаружения уязвимостей интерфейсов беспилотных транспортных средств в инфраструктуре умного города
Автор: Скатков А.В., Брюховецкий А.А., Моисеев Д.В., Шевченко В.И.
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Новые информационные технологии
Статья в выпуске: 1 т.18, 2020 года.
Бесплатный доступ
Предлагается метод обнаружения уязвимостей интерфейсов беспилотных транспортных средств на основе анализа состояния трафика в каналах связи беспилотных транспортных систем. Подход базируется на методах непараметрической статистики для оценки информационных состояний контролируемых объектов, к которым относятся такие ресурсы беспилотных транспортных систем, как: канал связи, процессор, память, источник питания и др. Для каждого из этих ресурсов предлагается оценивать изменение таких характеристик, как степень загрузки ресурса и скорость его изменения. Распознавание состояния сетевого трафика осуществляется в условиях дефицита априорной информации о свойствах источника вторжений и стохастической природы распознаваемых событий. Для повышения уровня достоверности обнаружения уязвимостей в модели производится адаптивная динамическая настройка правил принятия решений по классификации информационного состояния трафика беспилотных транспортных средств.
Беспилотное транспортное средство, адаптивная модель, обнаружение уязвимостей, классификация информационных состояний, оценочная матрица
Короткий адрес: https://sciup.org/140255728
IDR: 140255728 | DOI: 10.18469/ikt.2020.18.1.07
Список литературы Адаптивный метод обнаружения уязвимостей интерфейсов беспилотных транспортных средств в инфраструктуре умного города
- Patsakis C., Dellios K., Bouroche M. Towards a distributed secure invehicle communication architecture for modern vehicles // Computers & Security. 2014. Vol. 40. P. 60-74.
- Vanet security challenges and solutions: A survey / H. Hasrouny [et al.] // Vehicular Communications. 2017. Vol. 7. P. 7-20.
- Building an automotive security assurance case using systematic security evaluations / M. Cheah [et al.] // Computers & Security. 2018. Vol. 77. P. 360-379.
- Зегжда П.Д., Полтавцева М.А., Лаврова Д.С. Систематизация киберфизических систем и оценка их безопасности // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2017. No 2. С. 127-138.
- Онтологии и безопасность автономных (беспилотных) автомобилей / О.Н. Покусаев [и др.] // International Journal of Open Information Technologies. 2019. Vol. 7. No 2.
- Интеллектуальная система мониторинга для решения крупномасштабных научных задач в облачных вычислительных средах / А.В. Скатков [и др.] // Информационно-управляющие системы. 2017. No 2 (87). С. 19-25.
- Skatkov А., Brykhovetskiy А., Moiseev D. Detecting changes simulation of the technological objects' information states // MATEC Web of Conferences. 2018. Vol. 224. P. 02072
- Кампанелла Дж. Экономика качества. Основные принципы и их применение / пер. с англ. М.: РИА Стандарты и качество, 2005. 232 с.
- Скурихин В.И., Забродский В.А., Копейченко Ю.В. Проектирование систем адаптивного управления производством. Харьков: Высшая школа, 1984. 384 с.
