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支持 MEC 的 IoV 网络中 AI 赋能的数据卸载
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分析IOV和IOFV之间的差异和相似性
摘要：车辆互联网（IOV）和飞行器互联网（IOFV）是智能运输系统不可或缺的组成部分，有可能改变我们移动人民和商品的方式。尽管IOV和IOFV都有提高运输效率，安全性和可持续性的共同目标，但它们具有独特的特征并面临独特的挑战。迄今为止，现有文献主要集中在IOV或IOFV的特定方面，但是比较和对比这两个领域的全面审查仍然缺乏。本评论论文旨在通过对IOV和IOFV系统之间的主要差异进行深入分析来解决这一差距。审查将检查与两个领域相关的技术组件，网络基础架构，通信协议，数据管理，目标，应用程序，挑战和未来趋势。此外，本文将探讨人工智能，机器学习和区块链等技术的潜在影响。最终，本文旨在在运输系统及其他地区的背景下对这些技术的含义和潜力有更深入的了解。
零-X：一个支持区块链的开放式联合学习框架，用于IOV中的零日攻击检测
摘要 - 车辆互联网（IOV）是智能运输系统（ITS）的至关重要技术，它将车辆与互联网和其他实体集成在一起。5G和即将到来的6G网络的出现具有巨大的潜力，可以通过启用超可靠，低延迟和高带宽通信来改变IOV。然而，随着连接性的扩大，网络安全威胁已成为一个重大问题。零日（0天）攻击的数量增加，该问题进一步加剧了问题，该攻击可以利用未知的漏洞并绕过现有的入侵检测系统（IDSS）。在本文中，我们提出了零X，这是一个创新的安全框架，可有效检测0天和N天攻击。该框架通过将深层神经网络与开放式识别（OSR）相结合来实现这一目标。我们的方法介绍了一种新颖的方案，该方案使用区块链技术来促进零X框架的可信赖和分散的联合学习（FL）。该计划还优先考虑隐私保护，使CAV和安全操作中心（SOC）在保护其敏感数据的隐私的同时贡献其独特的知识。据我们所知，这是第一项将OSR与隐私保护FL结合使用的工作，以在IOV领域识别0天和N天攻击。最近两个网络流量数据集的深入实验表明，所提出的框架达到了高检测率，同时最大程度地降低了误报率。与相关工作的比较表明，零X框架的表现优于现有解决方案。
工业物联网 (IIoT)、车联网 (IoV) 和无人机互联网 (IoD) 的数字孪生和联合学习综合调查
第四次工业革命彻底改变了物联网 (IoT)。工业革命的这个时代也称为互联时代 [ 1 ]。工业革命始于 1780 年，机械化时代由此开启。1870 年，第二次革命，即电气化时代开启。随着技术的进步，工业 3.0（也称为自动化时代）于 1970 年开启。然而，随着物联网的引入，工业 4.0（也称为互联时代）得到了充分利用。由于互联互通和智能自动化程度的提高，工业 4.0 预示着技术、行业以及社会模式和流程的快速变化 [ 2 ]。工业 4.0 本质上是制造技术和流程中自动化和数据共享的趋势，例如认知计算 [ 3 ]、信息物理系统 (CPS) [ 4 ]、工业物联网 (IIoT) [ 5 ]、云计算 [ 6 ]、室内工厂 [ 7 ]、物联网和人工智能 (AI)。图 1 显示了工业革命的演变。
在IOV中，联合和加强学习的联合和加强学习
摘要 - 边缘缓存是一项有前途的技术，可以减轻互联网（IOV）的互联网（IOV）的内容访问延迟。它通过中间路边单元预先使用靠近车辆的物品预先使用。先前的边缘缓存工作通常认为内容受欢迎程度是事先知道的，或者遵守简化的模型。然而，这种假设是不现实的，因为内容受欢迎程度随着IOV的空间交通需求不确定而变化。联合学习（FL）使车辆能够通过分布式培训预测流行内容。它保留了培训数据仍然是本地的，从而解决了隐私问题和通信资源短期。本文通过利用异步FL和深钢筋学习（DRL）来调查流动性吸引的边缘缓存策略。我们首先实施了一个新型异步FL框架，以用于本地更新和堆叠自动编码器（SAE）型号的全局聚合。然后，利用训练有素的SAE模型提取的潜在特征，我们采用了混合过滤模型来预测和推荐流行内容。fur-hoverore，我们在内容预测后探索智能缓存决策。基于公式的马尔可夫决策过程（MDP）问题，我们提出了一个基于DRL的解决方案，并采用基于神经网络的参数近似RL中的维度诅咒。广泛的模拟是根据现实世界数据轨迹进行的。尤其是，我们提出的方法的表现优于FedAvg，LRU和NODRL，当高速缓存能力达到350 MB时，边缘命中率分别提高了大约6％，21％和15％。
文章 工业物联网 (IIoT)、车联网 (IoV) 和无人机互联网 (IoD) 的数字孪生和联邦学习综合调查
第四次工业革命彻底改变了物联网 (IoT)。工业革命的这个时代也称为互联时代 [ 1 ]。工业革命始于 1780 年，机械化时代由此开启。1870 年，第二次革命，即电气化时代开启。随着技术的进步，工业 3.0（也称为自动化时代）于 1970 年开启。然而，随着物联网的引入，工业 4.0（也称为互联时代）得到了充分利用。由于互联互通和智能自动化程度的提高，工业 4.0 预示着技术、行业以及社会模式和流程的快速变化 [ 2 ]。工业 4.0 本质上是制造技术和流程中自动化和数据共享的趋势，例如认知计算 [ 3 ]、信息物理系统 (CPS) [ 4 ]、工业物联网 (IIoT) [ 5 ]、云计算 [ 6 ]、室内工厂 [ 7 ]、物联网和人工智能 (AI)。图 1 显示了工业革命的演变。
数字型双胞胎互联网应用程序
摘要：数字双（DT）范式代表了车辆互联网（IOV）景观的开创性转变，它是物理实体的瞬时数字复制品。这种综合不仅可以完善车辆设计，而且还大大增加了驾驶员支持系统并简化了交通治理。与流行的研究不同，该研究主要研究了DT在IOV基础架构中的技术同化，这项综述着重于IOV领域DT的特定部署和目标。通过对过去5年的学术作品进行广泛的评论，本文提供了关于DT在IOV领域的重要性的新鲜详细观点。这些应用程序在四个关键领域有条不紊地分类：工业制造，驾驶员援助技术，智能运输网络和资源管理。这种分类阐明了DT的各种能力，以应对和适应当代车辆网络中复杂的挑战。这一综合概述的目的是通过为渴望迅速掌握这个不断发展的领域的复杂动态的研究人员提供重要参考来催化IOV的创新。
授权
现代车辆配备了大量传感器，可以收集有关车辆及其周围环境的信息。鉴于此和汽车行业的快速过渡到连接和自动驾驶汽车的快速过渡，更具体地说，更具体地说，有能力识别受损的节点并收集并保留攻击或其他恶意活动的证明，将成为成功实施车上生态系统的主要关注点。 到目前为止，数字取证的举措集中在汽车取证上。 除了引入Niove System的攻击归因和取证准备工具，Niove System是IOV的全包集成网络安全解决方案外，探讨了将数字取证纳入IOV生态系统的挑战。鉴于此和汽车行业的快速过渡到连接和自动驾驶汽车的快速过渡，更具体地说，更具体地说，有能力识别受损的节点并收集并保留攻击或其他恶意活动的证明，将成为成功实施车上生态系统的主要关注点。到目前为止，数字取证的举措集中在汽车取证上。除了引入Niove System的攻击归因和取证准备工具，Niove System是IOV的全包集成网络安全解决方案外，探讨了将数字取证纳入IOV生态系统的挑战。
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114(0] Co mr ad e L IFA !IOV 的进展，为 [ C.; /,ckn owl edge
成为欧盟资助的太空研发的一部分 - 欧盟
在真实条件下进行测试是验证概念、创新技术和性能并加速其进入市场的真正训练场。然而，在轨测试是一项昂贵而复杂的工作，导致许多创新公司陷入臭名昭著的“死亡之谷”。因此，定期且负担得起的飞行机会来验证太空技术对于确保欧盟太空技术的国际竞争力和创新至关重要。这就是为什么欧盟委员会在“地平线”计划（欧盟研究与创新框架计划）下推出了 IOD/IOV 计划，以在欧盟提供经常性、可访问和可持续的 IOD/IOV 服务。这将加速创新并促进欧盟太空技术的商业化，增强欧盟航天工业的全球竞争力。