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Enregistrement W3043610302

Lightweight Authenticated Encryption for Vehicle Controller Area Network

2020· dissertation· en· W3043610302 sur OpenAlexfundno aff
Syed Akib Anwar Hridoy

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésAuthenticated encryptionEncryptionComputer scienceComputer networkComputer securityEmbedded system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicle manufacturers are installing a large number of Electronic Control Units (ECU) inside vehicles. ECUs communicate among themselves via a Controller Area Network (CAN) to ensure better user experience and safety. CAN is considered as a de facto standard for efficient communication of an embedded control system network. However, it has no built-in security features. In this thesis, the existing security solutions for the CAN protocol found in the literature are classified in terms of security enforcement procedures. The classification can facilitate the researchers to select an appropriate security technique depending on security requirements. We also propose a security framework to secure CAN communication using the Authenticated Encryption with Associated Data (AEAD). The framework ensures confidentiality, integrity, and authenticity of CAN data transmission. The experimental results show that the delay of the proposed approach can be reduced to 0.07 ms depending on hardware configurations. We consider it lightweight since it adds a low overhead regardless of performing encryption and authentication. We evaluate the approach using four metrics: communication overhead, network traffic load, cost of deployment, and compatibility with CAN specification. We show that the framework keeps the network traffic unchanged, has low deployment cost, and is highly compatible with the specifications of the protocol.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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