0% Complete
English
صفحه اصلی
/
پانزدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
AI-based Message Spam Classification Framework for Secure Autonomous Vehicles Communication
نویسندگان :
Riya Upadhyay
1
Mili Virani
2
Lakshit Pathak
3
Rajesh Gupta
4
Sudeep Tanwar
5
Hossein Shahinzadeh
6
1- Institute of Technology, Nirma University
2- Institute of Technology, Nirma University
3- Institute of Technology, Nirma University
4- Institute of Technology, Nirma University
5- Institute of Technology, Nirma University
6- دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلیتکنیک تهران)
کلمات کلیدی :
Autonomous Vehicles،Communication،Machine Learning،V2X،Message Spam Classification،5G
چکیده :
With the progress in the field of Autonomous Vehicles (AVs), it becomes crucial to maintain the integrity and security of Vehicle-to-Everything (V2X) communications to further secure safe and reliable transportation. 5G networks serve as the base for these Intelligent Transportation Systems (ITS), but the intervention of spam messages threatens both network efficiency and vehicle safety. This paper thus proposes a Machine Learning (ML)-based spam classification framework which is designed especially for 5G-enabled autonomous vehicle communication systems that helps in the filtering of real time malicious and unwanted messages. Multiple ML classifiers, including Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF), and Logistic Regression (LR) have been used in order to detect and neutralize spam traffic across V2X networks. SVM performs best, according to the experimental data, with an accuracy of 0.9476. Without losing the low-latency demands of vehicular communication, it detects spam efficiently. This study discusses challenges associated with this. Our architecture minimizes unwanted traffic while guaranteeing smooth processing of genuine messages. Furthermore, In order to ensure a safer and more effective smart transportation system on 5G networks, this study emphasizes the significance of spam detection in protecting AVs.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
پیش بینی ارتباط میزان مرگ و میر با هم زمانی وجود دو بیماری در مبتلایان به کرونا به کمک بگارگیری شبکه عصبی Word2Vec
سمن مثقالی - دکتر جواد عسکری سمن مثقالی - جواد عسکری -
پیشبینی فضایی–زمانی و مقایسه ریسک تب دنگی با استفاده از مدلهای یادگیری عمیق LSTM و GRU و مدل یادگیری ماشین Random Forest بر پایه مؤلفههای اقلیمی و مکانی
محمد بابائی - نجمه نیسانی سامانی
ارائه مدل هشت مولفه ای استراتژی جامع هوش مصنوعی سازمانی
محمد کاظم صیادی - نیلوفر مرادحاصل - علیرضا یاری
یک رویکرد سریع تحلیل و شناسایی آسیب پذیری Next-Intent در برنامه های کاربردی اندروید
زهرا کلوندی - دکتر مهدی سخائی نیا زهرا کلوندی - مهدی سخائی نیا -
رویکردی در تشخیص خودکار بوهای بد در مدل های معماری سازمانی با استفاده از تحلیل گرافی
زهرا رحیمی تمندگانی - شهره آجودانیان
Robustness Gap in NLP Models for Vulnerability Descriptions: Benchmarking and Data Augmentation
AmirHossein Majd - Mahdi Yousefikia - Saghar Ghasemzadeh - Amirreza Asari - Arya Khoshnavataher - Seyedeh Leili Mirtaheri
جایگزینی دارو براساس پیشبینی یال روی گرافهای ناهمگون با بهرهگیری از جاسازی گراف ناهمگون
رسول سامانی - فهیمه شاهرخ شهرکی - دکتر ناصر قدیری رسول سامانی - فهیمه شاهرخ شهرکی - ناصر قدیری -
PC-MCLD: Pose-Constrained and Multi-focal Conditioned Latent Diffusion for Person Image Synthesis
Hanieh Fazli - Reza Azmi
A Demand Response Schema in Industry: Smart Scheduling Approach for Industrial Processes
Negin Shafinezhad - Hamid Abrishami - Maryam Mahmoodi
بهبود دقت و کارایی در شبکههای عصبی کانولوشنی با استفاده از روشهای محاسبات تقریبی
محمدرضا رفیعی نژاد - محمدرضا بینش مروستی - سید امیر اصغری
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2