CSKES: A Context-Based Secure Keyless Entry System
Notice bibliographique
Résumé
Remote keyless entry has been widely used on access control systems. These systems, in particular, Passive Keyless Entry and Start systems (PKES), allow drivers automatically unlock their vehicles by standing within one meter of the vehicle while carrying a key fob. Traditional key fobs adopt the RFID (Radio-Frequency IDentification) wireless communication technology. Yet, due to the restricted processing capacity of the key fobs and the vulnerabilities of RFID technology, these systems are subject to relay attack. In this paper, we propose a Context-based Secure Keyless Entry System (CSKES) that adopts BLE (Blue-tooth Low Energy) as a wireless communication technology and utilizes multiple context-based physical security features, namely, RSSI (Receiving Signal Strength Indicator), RTT (Round-Trip Time), GPS (Global Positioning System) coordinates, and Wi-Fi access point lists, to precisely identify the close proximity of a vehicle to its corresponding key fob. This multi-feature proximity identification system is highly efficient to mitigate classic relay attacks. We first introduce the implementation of the proposed system. Then we evaluate the system performance using three classification models with a dataset collected from normal and abnormal use cases. The results show that the proposed Context-based Secure Keyless Entry System demonstrates great efficiency in identifying physical proximity and preventing classic relay attack.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».