Um mecanismo de detecção de ataques para sistema de transporte inteligente - Valentini, Edivaldo Pastori [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2020)
O aumento das tecnologias computacionais aos meios de transportes, principalmente nos veículos, tem proporcionado grandes benefícios através dos Sistemas de Transporte Inteligente (STI). Condutores, passageiros e pedestres, usufruem de aplicações computacionais dirigidas à proteção da vida humana, entre agilidades na prestação de socorro, melhorias no trânsito e até recursos de lazer e entretenimento. A comunicação e a troca de dados, entre veículos, aplicações e dispositivos de transmissão, são realizadas pela arquitetura de rede ad hoc veicular (VANET). No entanto, este tipo de rede difere das tradicionais, pois opera em um ambiente altamente dinâmico, originado pela rápida mobilidade entre seus nós e com curtos intervalos de conexões. A comunicação sem fio adota o padrão IEEE 802.11p, a qual permite que os veículos operem fora de um conjunto básico de serviços. Na presença destas características, surgem inúmeras superfícies de ataques, ameaças e exploração de vulnerabilidades. Buscando melhorar a segurança e a proteção da vida humana, envolvidas neste ambiente, justificamos nosso estudo em proporcionar melhorias aos sistemas de transporte inteligente. Motivados a desenvolver um mecanismo de segurança para detecção de intrusão e ameaças, inerentes aos recursos computacionais do cenário de transporte. Levando em consideração as limitações de hardware e software, empregou-se a técnica de detecção de anomalias por meio de modelos estatísticos. Veículos identificados como suspeitos serão armazenados em uma lista de reputação, para finalidades informativas. A implementação, análises e validação dos resultados são realizadas por meio do processo de simulação. Neste trabalho utilizou-se o simulador de redes - Network Simulator 3.30, para implementação da rede veicular. Para simulações reais da mobilidade e do tráfego urbano, foi aplicado o simulador SUMO 1.5.0.

The increase of computational technologies to the means of transport, mainly in vehicles, has provided great benefits through Intelligent Transport Systems (STI). Drivers, passengers and pedestrians enjoy computer applications aimed at protecting human life, including agility in the provision of assistance, improvements in traffic and even leisure and entertainment resources. Communication and data exchange between vehicles, applications and transmission devices are carried out using the vehicle ad hoc network architecture (VANET). However, this type of network differs from traditional ones, as it operates in a highly dynamic environment, originated by the rapid mobility between its nodes and with short connection intervals. Wireless communication adopts the IEEE 802.11p standard, which allows vehicles to operate outside a basic set of services. In the presence of these characteristics, numerous surfaces of attacks, threats and exploitation of vulnerabilities arise. Seeking to improve the safety and protection of human life, involved in this environment, we justify our study in providing improvements to intelligent transport systems. Motivated to develop a security mechanism for intrusion and threat detection, inherent to the computational resources of the transport scenario. Taking into account the limitations of hardware and software, anomaly detection technique using statistical models was used. Vehicles identified as suspicious will be stored on a reputation list for informational purposes. The implementation, analysis and validation of the results are carried out through the simulation process. In this work, the network simulator - Network Simulator 3.30 was used to implement the vehicular network. For real simulations of mobility and urban traffic, the SUMO 1.5.0 simulator was applied.
An attack detection mechanism for intelligent transport system
Keywords: Sistemas de transporte inteligente; Redes veiculares; Segurança da informação; Sistema de detecção de intrusão; Ciberataques; Intelligent transport systems; Vehicle networks; Information security; Intrusion detection system; Cyberattacks