Human-Assisted Resilient Coordination for Automated Platoon With False Data Injection Attack
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the resilient platooning problem of connected and automated vehicles (CAVs) under false-data injection (FDI) attacks. These attacks can alter the system state of any vehicle within a platoon at any time, presenting a significant challenge. To tackle this, we introduce a human-assisted resilient coordination (HARC) approach for CAVs, comprised of three core modules: a joint attack detection mechanism, a human-assisted coordination scheme, and a distributed optimization-based control module. The attack detection approach monitors vehicles at two distinct levels - local communication and global communication. Our human-assisted coordination strategy is designed not only to respond efficiently to attacks but also to ensure seamless coordination of the vehicle platoon, thereby preventing accidents and enhancing flexibility. By incorporating human input, we bolster the resilience and security of platoon coordination. Moreover, we present a distributed optimization-based control technique tailored specifically for constrained CAVs. A resilience constraint is designed and incorporated into the optimization problem, thereby empowering CAVs to identify adversarial communication channels via a localized communication detector. We provide experimental results to showcase the effectiveness of our proposed approach and to highlight its implications for resilient platooning under FDI attacks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».