Contribution à l’amélioration de la confidentialité et de la sécurité des données dans l’environnement VANETs

Résumé

<div><p>Le réseau ad hoc véhiculaire (VANET) présente une technologie cruciale au sein des systèmes de transport intelligents (ITS), visant à améliorer la sécurité routière et à réduire les embouteillages et les accidents. Bien que la communication dans les réseaux VANETs soit protégée par des techniques cryptographiques assurant l'intégrité et l'authenticité des messages, les attaques internes nécessitent des mesures additionnelles pour garantir la fiabilité des données transmises. Les messages de sécurité de base (BSM) sont diffusés périodiquement par les véhicules, mais les attaquants peuvent introduire de fausses informations dans ces messages, engendrant des situations dangereuses. Pour détecter et classifier ces mauvais comportements, notre recherche propose un système de détection de mauvais comportement (MDS) s'appuyant sur des algorithmes d'apprentissage automatique. Ce système utilise l'ensemble de données étiquetée VeReMi Extension comprenant 19 types de mauvais comportements, il exploite les informations des BSMs pour classer ces attaques. Par ailleurs, pour résoudre le défi des ensembles de données déséquilibrés, nous proposons de nouvelles approches. En vue de renforcer la sécurité et la confidentialité des modèles de détection de mauvais comportement, la technologie Blockchain est intégrée pour protéger ces modèles.</p></div>

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