Shared Mobility for Transport and Its Environmental Impact VeSIPreS: A Vehicular Soft Integrity Preservation Scheme for Shared Mobility
Notice bibliographique
Résumé
Car manufacturers are noticing and encouraging a trend away from individual mobility, where a vehicle is owned and driven by one or only a few other persons, and towards shared-mobility concepts. That means that many different people use and have access to the same vehicle. An attacker disguised as a regular short-time user can use the additional attack vectors (s)he gets by having physical access to tamper the vehicle’s software. The software takes a continuously more crucial role in cars for autonomous driving, and manipulations can have catastrophic consequences for the persons on board. Currently, there is no mechanism available to the vehicle owner to detect such manipulations in the vehicle done by the attacker (short-time user). In this work, a novel vehicle attestation scheme called Vehicular Soft Integrity Preservation Scheme (VeSIPreS) is proposed to detect tampering in the software stack of a vehicle and guarantee the upcoming driver that the previous user has not changed the software of the vehicle. The solution consists of a software module in the vehicle and a mobile-based user application for the vehicle owner to monitor the vehicle’s soft integrity. Inside the vehicle, the software module is implemented in the central gateway, which acts as the primary security component. VeSIPreS uses Trusted Platform Module (TPM) in the central gateway, which anchors trust in our proposed solution. This paper also provides a proof-of-concept implementation with a TPM, demonstrating its application and deployment feasibility and presentig a security analysis to show the security of VeSIPreS.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».