ZTMAFの強化:連合学習、ポスト量子暗号統合、シームレスなクロスドメイン認証ハンドオーバー
- ZTMAFを拡張し、連合学習による分散信頼モデル学習、ポスト量子暗号(PQC)に触発された信頼伝達、トークンベースのクロスドメイン認証ハンドオーバーを統合した新フレームワークを提案。
- シミュレーション評価で、トークンベースのハンドオーバー機構により認証遅延を45%削減し、信頼安定性と行動ベースの攻撃検出を改善したと報告。
- 車両フォグコンピューティング(VFC)におけるSybil攻撃検出などの課題に対し、次世代車両ネットワーク向けのスケーラブルなセキュリティ基盤を提示。
FIFrontiers in Artificial Intelligence · CC BY 4.0
PUFに基づく軽量匿名グループ認証と量子クラウド鍵配布、古典ネットワーク環境向け
- PUF、分散Gossipアルゴリズム、QKDを統合した軽量匿名グループ認証方式を学術論文として提案。BAN論理による形式検証でリプレイ攻撃・中間者攻撃・なりすまし攻撃への耐性を確認。性能評価で計算コスト・通信オーバーヘッド・動的グループ管理効率が既存方式より優れると報告。
MSSensors · MDPI · CC BY 4.0
インターネット・オブ・ビークルズ向け FedNova、ゲーム理論マッチング、QKD支援プライバシーを備えた階層型連合学習フレームワーク
本稿では、インターネット・オブ・ビークルズ(IoV)における非独立同分布(non-IID)データ、車両の移動性、リソースの異質性、プライバシー要件といった課題に対応するため、階層型連合学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、データ異質下での正規化されたモデル更新を実現するFedNova、インセンティブを考慮したクライアント選択のための報酬ベースペイオフ戦略(RBPS)、およびカレッジ・アドミッション問題に基づくゲーム理論的な車両・アグリゲータマッチングを統合している。プライバシーは、量子鍵配送(QKD)支援による安全な鍵確立と古典的な勾配マスキングによって強化される。3層アーキテ…
FIFrontiers in Artificial Intelligence · CC BY 4.0
IoTアプリケーション向け軽量暗号システム「CHIMA」の設計と評価
- IoTデバイス向けの軽量暗号システム「CHIMA」が設計・実証され、CHIMA-128はAES-128比で暗号化・復号所要時間を23.60〜59.36%削減し、CHIMA-64はPRESENT比で57.95〜64.16%削減を達成した。
MSSensors · MDPI · CC BY 4.0
車両インターネットの進化するセキュリティ:古典的機械学習から大規模言語モデル、敵対的頑健性、説明可能なAIまでのサーベイ
- 車両インターネット(IoV)は車両・路傍インフラ・クラウド/エッジを接続し、メッセージスプーフィング、サービス拒否、中間者攻撃に加え、モデル汚染・勾配反転・敵対的サンプルなど機械学習防御自体を狙う脅威に晒される。
- 文献サーベイにより、既存研究は(1)古典的な検出と防止、(2)連合学習とブロックチェーンに基づく分散型セキュリティ、(3)LLM駆動型検出・敵対的頑健性・説明可能AIの保証、の3カテゴリに分類される。
- 報告スコアを単純にプールせず各研究の評価設定を記録した結果、重複排除・クラスバランス調整・メトリック集計の違いが、報告性能の見かけ上の変動の多くを説明することが示された。
MSSensors · MDPI · CC BY 4.0