Systèmes intelligents de détection d’intrusion pour véhicules connectés et autonomes
Les véhicules connectés et autonomes (CAV) peuvent être vulnérables à diverses attaques à différents niveaux. Les attaques malveillantes entraînent non seulement une perte de confidentialité et de confidentialité des utilisateurs, mais entraînent aussi des conséquences plus graves comme des blessures corporelles et la perte de vies. Le système de détection d’intrusion (IDS) est un moyen efficace de détecter différentes menaces et de déclencher des alertes pour atténuer les attaques. Pour assurer la sécurité des CAV, il est extrêmement important de détecter les différentes attaques avec précision et en temps opportun. L’objectif du partenariat entre TELUS et l’Université de Windsor est d’étudier et de développer des IDS intelligents pour protéger les CAV contre diverses menaces à la sécurité en exploitant l’apprentissage profond. Mené en étroite collaboration avec TELUS, ce projet surmontera les défis techniques fondamentaux, générera des idées et techniques novatrices pour des IDS intelligents dans les CAV, générera un ensemble de données orienté CAV et développera des bancs d’essai pour sécuriser les CAV et faire progresser les solutions de pointe
Voir la description complète du projetNing Zhang; Arunita Jaekel
TELUS (Calgary, AB)
Génie
Industries de l’information et culturelles
Université de Windsor
Accélération