State-of-the-Art VANET Trust Models: Challenges and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Research on trust models in Vehicular Ad-hoc Networks (VANET) was mainly focused on entity-centric, data-centric, and combined trust models until the latter half of the previous decade. There are a number of attacks these conventional trust models cannot hold back. The popularity of blockchain technology in the last few years resulted in the research on blockchain-based trust management models for VANET. Meanwhile, zero trust solutions claimed to overcome the problems of the traditional perimeter security model. With the perimeter security model, information systems within an organization's internal network are inherently trusted and the ones that belong outside the organization are consequently deemed untrusted. The zero trust architecture overcomes these flaws by simply not trusting any entity regardless of the entity belonging inside the organization's perimeter or outside. This paper discusses the various trust management models for VANET, their drawbacks and proposes a private blockchain technology to improve the performance and highlight the need for a central governing authority. The paper also investigates the challenges of implementing a zero-trust architecture for vehicular communications and brings forth the idea of using the concepts of zero trust to provide state-of-the-art security for VANET's supporting infrastructure. Additionally, this study surveys the benefits and challenges of developing the VANET architecture based on software-defined networking (SDN).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».