Este documento introduce RADAR, un algoritmo de seguimiento para vehículos que participan en Sistemas Inteligentes de Transporte Cooperativo (C-ITS) que utiliza múltiples señales de radio emitidas por vehículos modernos. El algoritmo tiene como objetivo romper los esquemas de seudonimia de preservación de privacidad desplegados en las redes de área ad-hoc vehiculares (VANET) y mejorar el seguimiento sobre enfoques estándar de desanonomización que solo aprovechan la comunicación de área de comunicación dedicada a corta distancia (DSRC).
**Puntos Clave**:
* **Problema**: Los esquemas de seudonimia existentes en las VANET son vulnerables al seguimiento por adversarios que pueden explotar múltiples señales de radio emitidas por los vehículos, como DSRC y solicitudes de escaneo Wi-Fi.
* **Solución**: RADAR aprovecha las señales DSRC y Wi-Fi para seguir vehículos, incluso cuando el atacante no tiene acceso a todos los mensajes transmitidos.
* **Método**:
* **Fase 1**: Identifica todos los diferentes seudónimos asociados con el mismo vehículo dentro de un área de cobertura utilizando una estrategia similar al Marco de Seguimiento de Seudónimos (PTF).
* **Fase 2**: Define una lista de IDs de escaneo Wi-Fi candidatos seleccionando todos los IDs recibidos por la antena dentro del mismo tiempo que los seudónimos asociados con el mismo vehículo por el PTF.
* **Fase 3**: Usa el ID de escaneo Wi-Fi para reconstruir el viaje de los vehículos a través de múltiples áreas no superpuestas.
* **Métricas**: Evalúa tres métricas diferentes para la asociación de seudónimos e identificadores de escaneo Wi-Fi:
* **Conteo**: Considera el número de balizas recibidas entre DSRC y escaneo Wi-Fi.
* **RSSI Estadístico**: Usa la intensidad de señal de los mensajes DSRC y Wi-Fi para la correlación.
* **RSSI de Pearson**: Usa la correlación de Pearson para seleccionar el ID de escaneo Wi-Fi correspondiente a los seudónimos de referencia.
* **Evaluación**:
* **Simulación**: Simuló el Modena Automotive Smart Area (MASA) con 500 vehículos durante 20 minutos de simulación, donde el atacante había desplegado tres antenas en tres intersecciones.
* **Comparación**: Comparó el rendimiento de seguimiento de RADAR con diferentes esquemas de cambio de seudónimos y trabajos anteriores (SLOWTrack).
* **Resultados**: La métrica RSSI de Pearson superó a las otras dos métricas y RADAR alcanzó un rendimiento de seguimiento superior al de SLOWTrack en todos los escenarios.
**Conclusiones**:
* RADAR es un algoritmo de seguimiento efectivo para vehículos que participan en C-ITS.
* La métrica RSSI de Pearson es la más efectiva para seguir vehículos bajo esquemas de cambio de seudónimos.
* Los resultados resaltan la necesidad de soluciones más fuertes y de múltiples capas para preservar la privacidad de los usuarios de la carretera en la comunicación de VANET.