要約
タイトル：VSRQ：車両インテリジェント・コネクテッド・システムの安全性リスクの定量的評価方法
要約：現代の車両のインテリジェント・コネクテッド・フィールドは拡大しており、時代の発展に伴い、車両の機能はますます複雑になっています。これにより、車両の脆弱性と多くの安全上の問題が増加しています。そのため、高リスクの車両インテリジェント・コネクテッド・システムを特定することが特に重要です。これにより、セキュリティ担当者に、攻撃に最も脆弱なシステムを通知し、より徹底的な検査やテストを行うことが可能になります。本論文では、I-FAHPとFCAクラスタリングを組み合わせた新しい車両リスク評価モデル、VSRQモデルを開発します。私たちは、車両安全性に関連する重要な指標を抽出し、ファジークラスタ分析（FCA）を使用して車両インテリジェント・コネクテッド・システムの脆弱なコンポーネントをマイニングし、脆弱なコンポーネントを優先的にテストしてリスクを低減し、車両安全性を確保します。我々はOpenPilotでモデルを評価し、VSRQモデルが車両インテリジェント・コネクテッド・システムの安全性を特定するのに効果的であることを実験的に証明します。実験はISO 26262とISO/SAE 21434の基準に完全に準拠しており、当社のモデルは他のモデルよりも高い精度を持っています。これらの結果は、車両インテリジェント・コネクテッド・システムのセキュリティリスクを予測するための有望な新しい研究方向を提供し、VSRQの典型的な適用タスクを提供します。実験結果は、精度率が94.36％で、リコール率が73.43％であり、他のすべての既知の指標よりも少なくとも14.63％高いことを示しています。
– 現代の車両のインテリジェント・コネクテッド・フィールドは拡大しており、安全上の問題も増加している。
– 高リスクの車両インテリジェント・コネクテッド・システムを特定することは重要である。
– VSRQモデルは、I-FAHPとFCAクラスタリングを組み合わせた新しい車両リスク評価モデルである。
– VSRQモデルでは、車両安全性に関連する重要な指標を抽出し、脆弱なコンポーネントを優先的にテストし、リスクを低減して車両安全性を確保する。
– VSRQモデルは、OpenPilotで評価され、車両インテリジェント・コネクテッド・システムの安全性を特定するのに効果的であることを実験的に証明した。
– VSRQモデルは、ISO 26262とISO/SAE 21434基準に完全に準拠しており、他のモデルよりも高い精度を持っている。
– VSRQは、セキュリティリスクを予測するための有望な新しい研究方向を提供し、典型的な適用タスクを提供する。
– 実験結果は、精度率が94.36％で、リコール率が73.43％であり、他のすべての既知の指標よりも少なくとも14.63％高いことを示している。
要約(オリジナル)
The field of intelligent connected in modern vehicles continues to expand, and the functions of vehicles become more and more complex with the development of the times. This has also led to an increasing number of vehicle vulnerabilities and many safety issues. Therefore, it is particularly important to identify high-risk vehicle intelligent connected systems, because it can inform security personnel which systems are most vulnerable to attacks, allowing them to conduct more thorough inspections and tests. In this paper, we develop a new model for vehicle risk assessment by combining I-FAHP with FCA clustering: VSRQ model. We extract important indicators related to vehicle safety, use fuzzy cluster analys (FCA) combined with fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) to mine the vulnerable components of the vehicle intelligent connected system, and conduct priority testing on vulnerable components to reduce risks and ensure vehicle safety. We evaluate the model on OpenPilot and experimentally demonstrate the effectiveness of the VSRQ model in identifying the safety of vehicle intelligent connected systems. The experiment fully complies with ISO 26262 and ISO/SAE 21434 standards, and our model has a higher accuracy rate than other models. These results provide a promising new research direction for predicting the security risks of vehicle intelligent connected systems and provide typical application tasks for VSRQ. The experimental results show that the accuracy rate is 94.36%, and the recall rate is 73.43%, which is at least 14.63% higher than all other known indicators.
arxiv情報
| 著者 | Tian Zhang,Wenshan Guan,Hao Miao,Xiujie Huang,Zhiquan Liu,Chaonan Wang,Quanlong Guan,Liangda Fang,Zhifei Duan |
| 発行日 | 2023-05-03 05:08:56+00:00 |
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arxiv.jp, OpenAI