Show simple item record
dc.contributor.author |
Putro, Prasetyo Adi Wibowo
|
cze |
dc.contributor.author |
Amelia, Fetty
|
cze |
dc.contributor.author |
Pidanič, Jan
|
cze |
dc.contributor.author |
Suhartanto, Heru
|
cze |
dc.contributor.author |
Rahardjo, Imam Arif
|
cze |
dc.contributor.author |
Imandeka, Ejo
|
cze |
dc.date.accessioned |
2024-08-24T07:34:48Z |
|
dc.date.available |
2024-08-24T07:34:48Z |
|
dc.date.issued |
2023 |
eng |
dc.identifier.isbn |
979-8-3503-4517-9 |
eng |
dc.identifier.uri |
https://hdl.handle.net/10195/83872 |
|
dc.description.abstract |
The use of sensors in smart vehicles brings benefits and vulnerabilities. Different kinds of sensors in smart vehicles are vulnerable to cyber-attack. Until now, the
investigation of challenges and solutions for in-vehicle cybersecurity hasn’t discussed various sensor objects and their correlation. In this study, we studied the cyber security
problems of sensors in smart vehicles and how to overcome them. The research was designed as Systematic Literature Review (SLR) using the Kitchenham methodology with modification in the filtering phase using the artificial intelligence application, Elicit, to identify the problems, conclusions, and methodology description. Seventeen
publications from 2016 until 2023 were gained from five databases. As a result, we find that the most discussed object related to cybersecurity sensors on smart vehicles are
Electronic Control Units. Spoofing and jamming is still the most addressed threat, and machine learning is the most utilized solution to be implemented in detection systems.
Advanced detection systems are incorporating updated attack models. We also suggest using updated attack models and machine learning algorithms to ensure the safety and security of smart vehicle technology. All identified sensor technology correlated using mind maps under the Intelligent Transport System theory. |
eng |
dc.format |
p. 266-270 |
eng |
dc.language.iso |
eng |
eng |
dc.publisher |
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) |
eng |
dc.relation.ispartof |
Proceedings - 2023 6th International Conference on Computer and Informatics Engineering: AI Trust, Risk and Security Management (AI Trism), IC2IE 2023 |
eng |
dc.rights |
Práce není přístupná |
eng |
dc.subject |
sensor, smart vehicles, threat, solution, cybersecurity, SLR, Kitchenham |
eng |
dc.subject |
senzor, chytrá vozidla, hrozba, řešení, kybernetická bezpečnost, SLR, Kitchenham |
cze |
dc.title |
Cybersecurity of Sensors on Smart Vehicles: Review of Threats and Solutions |
eng |
dc.title.alternative |
Kybernetická bezpečnost senzorů v inteligentních vozidlech: Přehled hrozeb a řešení |
cze |
dc.type |
ConferenceObject |
eng |
dc.description.abstract-translated |
Používání senzorů v inteligentních vozidlech přináší výhody i slabá místa. Různé druhy senzorů v inteligentních vozidlech jsou zranitelné vůči kybernetickým útokům. Doposud se
zkoumání výzev a řešení kybernetické bezpečnosti ve vozidlech nezabývalo různými objekty senzorů a jejich vzájemnou korelací. V této studii jsme studovali kybernetickou bezpečnost
problémy senzorů v inteligentních vozidlech a způsoby jejich překonání. Výzkum byl koncipován jako Systematický přehled literatury (SLR) s využitím Kitchenhamovy metodiky s modifikací ve fázi filtrování s využitím aplikace umělé inteligence Elicit pro identifikaci problémů, závěrů a popisu metodiky. Sedmnáct
publikací z let 2016 až 2023 bylo získáno z pěti databází. Výsledkem je zjištění, že nejdiskutovanějším objektem souvisejícím s kybernetickou bezpečností senzorů na inteligentních vozidlech jsou
Elektronické řídicí jednotky. Nejvíce řešenou hrozbou je stále spoofing a rušení a nejvyužívanějším řešením, které je třeba implementovat do detekčních systémů, je strojové učení.
Pokročilé detekční systémy zahrnují aktualizované modely útoků. K zajištění bezpečnosti a zabezpečení technologie inteligentních vozidel navrhujeme rovněž používat aktualizované modely útoků a algoritmy strojového učení. Všechny identifikované senzorové technologie korelují pomocí myšlenkových map v rámci teorie inteligentního dopravního systému. |
cze |
dc.event |
6th International Conference on Computer and Informatics Engineering, IC2IE 2023 (14.09.2023 - 15.09.2023, Lombok) |
eng |
dc.peerreviewed |
yes |
eng |
dc.publicationstatus |
postprint |
eng |
dc.identifier.doi |
10.1109/IC2IE60547.2023.10331330 |
eng |
dc.relation.publisherversion |
https://ieeexplore.ieee.org/document/10331330 |
eng |
dc.identifier.scopus |
2-s2.0-85180769718 |
eng |
dc.identifier.obd |
39889714 |
eng |
This item appears in the following Collection(s)
Show simple item record
|
Search DSpace
Browse
-
All of DSpace
-
This Collection
My Account
|