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논문 기본 정보
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초록·키워드
차량들 간의 데이터를 송수신 할 수 있도록 하는 네트워크 기술인 VANET에는 차량, 인프라, 보행자 사이의 통신을 기반으로 차량 외부 정보와 내부 정보를 교환 할 수 있는 통신 기술인 V2X가 있다. 그러나 네트워크에서 결함 및 공격 정보를 포함한 데이터를 방송함으로 인해 치명적인 문제를 일으킬 수 있어 MBD(Misbehavior Detection) 시스템은 VANET에서 필수적인 기술이다. 최근에는 기계학습을 활용한 MBD 연구가 활발하지만, VANET에서의 오동작 유형들의 패턴이 정상 유형과 유사하여, 이를 일괄적으로 학습하여 완벽하게 분류하는 것에는 한계가 존재한다. 기존 연구에서 공격과 결함에 따른 분류 체계를 계층적으로 정의하여 오동작을 분류하는 방식을 제안하고 있다. 본 연구에서는 정확도가 높은 오동작 분류모델 제안을 위해 계층적 분류 체계를 구축하기 위한 임베딩 표현 방법을 제안한다. 오동작 유형 분류를 사전 학습한 LSTM 모델을 통해 다변량 시계열 데이터에 대한 임베딩 벡터를 추출하여 오동작 유형의 핵심 데이터를 압축하고, 계층적 군집화를 사용하여 다양한 공격 유형을 큰 그룹으로 나누는 방식을 제안하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091183906
