VANETs के लिए एक बुद्धिमान हायरेरक सुरक्षा ढांचा

वाहन एड हॉक नेटवर्क (VANETs) एक उभरता हुआ नेटवर्क प्रकार हैं जो लगातार अधिक संख्या में वाहनों को शामिल करते हैं। ये बुद्धिमान परिवहन प्रणालियों (ITS) और सड़क ईकाइयों के बीच संचार स्थापित करने वाले ढांचों के लिए मौलिक समर्थन हैं और ऐसे नए अनुप्रयोगों और सेवाओं के विकास को प्रोत्साहित करते हैं जिसका उद्देश्य ड्राइविंग अनुभव को बढ़ाना और सड़क सुरक्षा को बढ़ाना है। हालाँकि, VANETs की मांगलिक विशेषताएँ सुरक्षा तंत्रों को लागू करना कठिन बनाती हैं, जिससे हमलावरों द्वारा आसानी से खोजी जा सकने वाली कमजोरियाँ उत्पन्न होती हैं। इस कार्य का मुख्य लक्ष्य मशीन लर्निंग (ML) एल्गोरिदम का उपयोग करके VANET के लिए एक बुद्धिमान हायरेरक सुरक्षा ढांचे का प्रस्ताव करना है ताकि हमले की पहचान में सुधार किया जा सके, और ईकाइयों के बीच सुरक्षित संचार के लिए विधियाँ परिभाषित की जा सकें, मजबूत प्रमाणीकरण, गोपनीयता, और गुमनामी सुनिश्चित करना। इस ढांचे में उपयोग किए गए ML एल्गोरिदम को वाहन संचार डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित और परीक्षण किया गया है, जिन्हें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है, इस प्रकार आसानी से पुनरुत्पादित और मान्य परिणाम प्रदान करना। प्राप्त परिणाम दिखाते हैं कि प्रस्तावित अंत侵ण पहचान प्रणाली (IDS) ढांचा हमलों का सही रूप से पता लगाने में सक्षम है, जिसमें कम झूठी सकारात्मक दर (FPR) है। इसके अलावा, परिणाम दिखाते हैं कि ढांचा विभिन्न हायरेरक स्तरों पर विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम का उपयोग करने से लाभान्वित हो सकता है, निम्न स्तरों में हल्के और तेजी से प्रोसेसिंग एल्गोरिदम का चयन करते हुए, सटीकता की कीमत पर, और हायरेरकी में उच्च नोड्स में अधिक सटीक, सटीक, और जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए।