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5G V2X不当行为检测作为基于AI/ML
摘要 - AS 5G蜂窝车辆对所有物品（C-V2X）技术领先于V2X通信，它为电信服务提供商提供了使用其现有5G网络的车辆网络（V2N）服务的态度。为了提高5G V2N服务的安全性，在本文中，我们提出了一种新颖的协作V2X不当行为检测系统。该系统将保护在5G边网络中部署在5G边网络中的V2X应用服务器（V2X ASS）免受任何恶意V2X位置操纵攻击。我们的建议包括两个增强的机器学习模型。第一个模型利用历史数据来进行公路合理性检查（ORPC），而第二个模型通过通过共享每辆车的攻击率在边缘检测节点之间在边缘检测节点之间进行协作而建立。使用广泛的5G核心网络仿真测试了我们所提出的模型，从而产生了出色的结果。第一个模型的准确性从73％提高到91％，而第二个模型则进一步提高了精度至令人印象深刻的95％。关键字-5G，V2X，C-ITS，安全性，行为不当检测，机器学习，MEC，边缘。