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摘要 - 经常使用大量的板载传感器和应用程序，以支持自主驾驶功能。基于当前的研究，几乎没有对应用程序访问车辆内数据的工作。此外，大多数现有的自动驾驶操作系统都缺乏身份验证和加密单位。因此，申请可以过多地获取一致的信息，例如车辆位置和所有者偏好，甚至将其上传到云中，威胁到车辆的安全性和所有者的隐私。在这项研究中，我们提出了一种细粒度的访问控制方案，以限制应用程序对CAVS（FGAC-INCAVS）中数据的访问。首先，我们提出了一个由以下要素组成的系统模型：受信任的第三方（TTP），这是完全值得信赖的权威；感知组件（例如传感器），可以捕获道路信息（图片，视频等）。）;和多个应用程序。然后，提出了一个基于快速属性的加密（ABE），安全分析还表明，它可以防止选择性和选择性攻击。此外，我们提出了一个基于中文剩余定理（CRT）的关键更新方案。最后，理论分析和仿真实验证明了其可行性和效率。
旨在实现连接和自动驾驶汽车中数据的细粒度访问控制
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