Approche visant à préserver la confidentialité de l'emplacement contre l'attaque Sybil dans les VANETs
Une approche résiliente efficace pour préserver la confidentialité de l'emplacement des véhicules contre une attaque sybille dans un réseau ADHOC véhiculaire
Approche visant à préserver la confidentialité de l'emplacement contre l'attaque Sybil dans les VANETs
Une approche résiliente efficace pour préserver la confidentialité de l'emplacement des véhicules contre une attaque sybille dans un réseau ADHOC véhiculaire
Les réseaux ad hoc véhiculaires (VANET) ont le potentiel d'améliorer considérablement la sécurité routière et de réguler le trafic de façon spectaculaire. La sécurité et la confidentialité sont deux préoccupations notables dans les VANET. Cependant, de nombreuses méthodes de préservation de la confidentialité dans les réseaux VANET sont sensibles aux attaques de type Sybil. L'attaquant Sybil se fait passer pour plusieurs véhicules bénins afin d'acquérir une influence disproportionnée. Les schémas classiques de génération de pseudonymes préservent la confidentialité et facilitent également…mehr
Les réseaux ad hoc véhiculaires (VANET) ont le potentiel d'améliorer considérablement la sécurité routière et de réguler le trafic de façon spectaculaire. La sécurité et la confidentialité sont deux préoccupations notables dans les VANET. Cependant, de nombreuses méthodes de préservation de la confidentialité dans les réseaux VANET sont sensibles aux attaques de type Sybil. L'attaquant Sybil se fait passer pour plusieurs véhicules bénins afin d'acquérir une influence disproportionnée. Les schémas classiques de génération de pseudonymes préservent la confidentialité et facilitent également l'identification de l'attaquant sybille. Pour détecter l'attaque Sybil tout en préservant la confidentialité de l'emplacement, ce travail de recherche propose trois types de mécanismes de défense : la confidentialité grâce à la balise anonyme (PLPAB), la confidentialité de l'emplacement résistant à l'attaque Sybil (SARLP) et le système de détection des véhicules malveillants avec confidentialité de l'emplacement (SYBIL-CAP).
Dr. Allam Balaram, Profesor, Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería, Instituto Vignan de Tecnología y Ciencia, Hyderabad, Estado de Telangana, India. Peters Institute Higher Education and Research en el año 2018.Sus intereses de investigación incluyen VANETs, WSNs, Adhoc Networks.
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