Aumentando la seguridad y eficiencia de la red ad hoc vehicular con blockchain: una estrategia de identificación probabilística y mitigación de nodos maliciosos
Autores: Juárez, Rubén; Bordel, Borja
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Aumentando la seguridad y eficiencia de la red ad hoc vehicular con blockchain: una estrategia de identificación probabilística y mitigación de nodos maliciosos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Manuscrito
Vanguardia
Arquitectura de blockchain de doble capa
VANETs
Vulnerabilidades de seguridad
Evaluación de reputación.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 43
Citaciones: Sin citaciones
Este manuscrito delinea el desarrollo de una arquitectura de blockchain de vanguardia de doble capa, que ha sido meticulosamente diseñada para aumentar la seguridad y eficacia operativa de las redes vehiculares ad hoc (VANETs). VANETs, que son fundamentales para la infraestructura de los sistemas de transporte inteligente, facilitan el intercambio crítico de información entre nodos vehiculares. A pesar de su importancia, estas redes enfrentan una serie de formidables vulnerabilidades de seguridad. Nuestro enfoque innovador, que emplea un marco de doble blockchain: la cadena de eventos y la cadena de reputación, sigue meticulosamente las actividades de la red, mejorando significativamente la confiabilidad e integridad del sistema. Esta investigación presenta una arquitectura de doble capa de blockchain transformadora, concebida para abordar los intrincados desafíos de seguridad que son frecuentes en VANETs. La arquitectura se basa en un sofisticado marco de evaluación de reputación, aprovechando así los principios de inferencia bayesiana y el rigor analítico de los datos históricos para disminuir notablemente los errores observacionales, y elevar la precisión de las evaluaciones de reputación para los nodos vehiculares. Una característica destacada de nuestra metodología es la implementación de un factor de atenuación, que ha sido hábilmente calibrado para modular el impacto de los comportamientos históricos en las puntuaciones de reputación actuales, asegurando así su relevancia y alineación con las interacciones vehiculares recientes. Además, el umbral numérico sirve como un mecanismo indispensable, estableciendo así un criterio definitivo para la identificación temprana de actividades potencialmente maliciosas y permitiendo la activación de medidas de seguridad proactivas para salvaguardar la integridad de la red. La validación empírica de nuestro modelo de blockchain de doble capa ha arrojado una notable eficacia del 86% en la lucha contra comportamientos malintencionados, superando significativamente a los paradigmas existentes. Estos resultados empíricos subrayan el potencial del modelo como vanguardia en el ámbito de la gestión de reputación segura y eficiente dentro de VANETs, anunciando así un avance sustancial en el ámbito de los sistemas de transporte inteligente.
Descripción
Este manuscrito delinea el desarrollo de una arquitectura de blockchain de vanguardia de doble capa, que ha sido meticulosamente diseñada para aumentar la seguridad y eficacia operativa de las redes vehiculares ad hoc (VANETs). VANETs, que son fundamentales para la infraestructura de los sistemas de transporte inteligente, facilitan el intercambio crítico de información entre nodos vehiculares. A pesar de su importancia, estas redes enfrentan una serie de formidables vulnerabilidades de seguridad. Nuestro enfoque innovador, que emplea un marco de doble blockchain: la cadena de eventos y la cadena de reputación, sigue meticulosamente las actividades de la red, mejorando significativamente la confiabilidad e integridad del sistema. Esta investigación presenta una arquitectura de doble capa de blockchain transformadora, concebida para abordar los intrincados desafíos de seguridad que son frecuentes en VANETs. La arquitectura se basa en un sofisticado marco de evaluación de reputación, aprovechando así los principios de inferencia bayesiana y el rigor analítico de los datos históricos para disminuir notablemente los errores observacionales, y elevar la precisión de las evaluaciones de reputación para los nodos vehiculares. Una característica destacada de nuestra metodología es la implementación de un factor de atenuación, que ha sido hábilmente calibrado para modular el impacto de los comportamientos históricos en las puntuaciones de reputación actuales, asegurando así su relevancia y alineación con las interacciones vehiculares recientes. Además, el umbral numérico sirve como un mecanismo indispensable, estableciendo así un criterio definitivo para la identificación temprana de actividades potencialmente maliciosas y permitiendo la activación de medidas de seguridad proactivas para salvaguardar la integridad de la red. La validación empírica de nuestro modelo de blockchain de doble capa ha arrojado una notable eficacia del 86% en la lucha contra comportamientos malintencionados, superando significativamente a los paradigmas existentes. Estos resultados empíricos subrayan el potencial del modelo como vanguardia en el ámbito de la gestión de reputación segura y eficiente dentro de VANETs, anunciando así un avance sustancial en el ámbito de los sistemas de transporte inteligente.