Malware Detection in Self-Driving Vehicles Using Machine Learning Algorithms
المؤلفون المشاركون
Park, Seunghyun
Choi, Jin-Young
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The recent trend for vehicles to be connected to unspecified devices, vehicles, and infrastructure increases the potential for external threats to vehicle cybersecurity.
Thus, intrusion detection is a key network security function in vehicles with open connectivity, such as self-driving and connected cars.
Specifically, when a vehicle is connected to an external device through a smartphone inside the vehicle or when a vehicle communicates with external infrastructure, security technology is required to protect the software network inside the vehicle.
Existing technology with this function includes vehicle gateways and intrusion detection systems.
However, it is difficult to block malicious code based on application behaviors.
In this study, we propose a machine learning-based data analysis method to accurately detect abnormal behaviors due to malware in large-scale network traffic in real time.
First, we define a detection architecture, which is required by the intrusion detection module to detect and block malware attempting to affect the vehicle via a smartphone.
Then, we propose an efficient algorithm for detecting malicious behaviors in a network environment and conduct experiments to verify algorithm accuracy and cost through comparisons with other algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Park, Seunghyun& Choi, Jin-Young. 2020. Malware Detection in Self-Driving Vehicles Using Machine Learning Algorithms. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175488
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Park, Seunghyun& Choi, Jin-Young. Malware Detection in Self-Driving Vehicles Using Machine Learning Algorithms. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175488
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Park, Seunghyun& Choi, Jin-Young. Malware Detection in Self-Driving Vehicles Using Machine Learning Algorithms. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175488
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175488
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر