La rápida evolución del Internet de los Vehículos (IoV) introduce avances significativos en los sistemas de transporte inteligentes, pero también presenta desafíos críticos en la seguridad de los datos, la privacidad y la toma de decisiones en tiempo real. Este estudio propone un marco de seguridad basado en el Aprendizaje Federado (FL) para IoV, integrando el Promedio Federado (FedAvg) y la Privacidad Diferencial (DP) para mejorar la ciberseguridad preservando la privacidad de los datos. El modelo propuesto aprovecha las técnicas de aprendizaje automático descentralizado para mitigar las amenazas a la seguridad, reducir la dependencia de la transmisión de datos en bruto y evitar el acceso no autorizado a datos sensibles de vehículos y usuarios. Mediante un extenso análisis empírico que utiliza conjuntos de datos de ciberseguridad del mundo real, esta investigación evalúa el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia de los mecanismos de seguridad basados en FL en comparación con los enfoques convencionales.
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