A survey on authentication protocols of dynamic wireless EV charging
Notice bibliographique
Résumé
Electric Vehicles (EVs) are considered the predominant method of decreasing fossil fuels as well as greenhouse gas emissions. With the drastic growth of EVs, the future smart grid is expected to extensively incorporate dynamic wireless charging (DWC) systems, a significant advancement over traditional charging methods. DWC, offering the unique ability to charge vehicles in motion, introduces new infrastructures, complex network models and consequently, a massive attack surface. To accomplish the goal of such an enormous smart grid accompanying DWCs, the security of EV charging infrastructures has become a deciding factor. EV charging is vulnerable to cyberattacks as it has many attack vectors and many challenges to combat. Unlike the traditional charging services provided in a typical static charging station, the DWC has a complex network architecture which makes it vulnerable to many forms of cyberattacks. Authentication plays a crucial role in safeguarding the frontline security of this ecosystem. However, within the domain of DWC, the current academic landscape has seen limited attention dedicated to authentication protocols. This background signifies the necessity of a comprehensive survey to cover the authentication protocols of dynamic wireless EV charging environments. This review paper examines the security requirements and the network model of the DWC, providing comprehensive insights into existing authentication protocols by scrutinizing a proper classification. Furthermore, the paper addresses existing challenges in authentication schemes within DWC and explores potential future research tendencies aiming to strengthen the security framework of this emerging technology.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».