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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.5
- 수록면
- 637 - 643 (7page)
이용수
초록· 키워드
자율주행의 핵심인 V2X 통신은 스푸핑, 시빌 공격 등 다양한 사이버 보안 위협에 취약하며, 기존 IEEE 1609.2 암호화 표준만으로는 신종 위협(제로데이 공격)과 내부자 이상 행동을 실시간으로 탐지하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 V2X 환경의 주요 보안 위협을 체계적으로 분류하고, 이를 방어하기 위한 인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 기반 침입탐지시스템(IDS)의 최신 기술 동향을 분석한다. 특히 기계학습, 딥러닝, 연합학습(Federated Learning) 등 알고리즘 특성에 따른 방어 메커니즘을 비교 고찰함으로써, 차세대 자율주행 보안 네트워크 구축을 위한 실무적·정책적 가이드라인을 제시한다.
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목차
- 요약
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 체계적 문헌고찰 방법론 및 V2X 사이버 위협 모델 분석
- Ⅲ. 기계학습 및 AI 기반 침입 탐지 기술의 계층적 분류 및 정량적 성능 분석
- Ⅳ. 자율주행 시스템 아키텍처와의 통합 및 실무 프레임워크 제안
- Ⅴ. 결론
- References
참고문헌
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