概要 - RADAR: VANETsにおける擬似名の動的関連と認識のためのラジオベースの解析

RADAR: VANETsにおける擬似名の動的関連と認識のためのラジオベースの解析

2025-07-10 13:12:31

{"Giovanni Gambigliani Zoccoli","Filip Valgimigli","Dario Stabili","Mirco Marchetti"}

{cs.CR}

この論文では、C-ITS（協力型インテリジェント交通システム）に参加する車両用のトラッキングアルゴリズムであるRADARを紹介します。このアルゴリズムは、現代の車両から放出される複数のラジオ信号を利用します。このアルゴリズムの目的は、VANETs（車載アドホックネットワーク）に導入されているプライバシープレスervingの擬名スキームを打破し、DSRC（専用短距離通信）のみを利用する標準的な匿名化方法よりも優れたトラッキングを実現することです。 **主要ポイント**： * **問題**：VANETsに存在する既存の擬名スキームは、車両から放出される複数のラジオ信号（DSRCやWi-Fiプローブリクエストなど）を利用する敵対者によってトラッキングされる脆弱性があります。 * **解決策**：RADARはDSRCとWi-Fi信号を利用して車両をトラッキングし、攻撃者が全ての送信メッセージにアクセスしていない場合でもトラッキングが可能です。 * **方法論**： * **第1段階**：Pseudonym Tracking Framework（PTF）に似た戦略を使用して、単一のカバーエリア内で同じ車両に関連付けられたすべての異なる擬名を特定します。 * **第2段階**：PTFが同じ車両に関連付けられた擬名と同じタイムフレーム内でアンテナが受信したすべてのIDから候補のWi-FiプローブIDリストを定義します。 * **第3段階**：Wi-FiプローブIDを使用して、複数の非重複エリアを横断する車両の旅を再構築します。 * **指標**：擬名とWi-Fiプローブ識別子の関連に対して、3つの異なる指標を評価します： * **カウント**：DSRCとWi-Fiプローブの間で受信したビーコンの数を考慮します。 * **統計的なRSSI**：DSRCとWi-Fiメッセージの信号強度を使用して関連性を計算します。 * **Pearson RSSI**：Pearson関連性を使用して、参照擬名に対応するWi-FiプローブIDを選択します。 * **評価**： * **シミュレーション**：攻撃者が3つの交差点に3つのアンテナを設置した、モデナ自動車スマートエリア（MASA）を500台の車両で20分のシミュレーションを実施しました。 * **比較**：RADARのトラッキング性能を、異なる擬名変更スキームと前の研究（SLOWTrack）と比較しました。 * **結果**：Pearson RSSI指標が他の2つの指標を上回り、RADARは全てのシナリオでSLOWTrackよりも高いトラッキング性能を達成しました。 **結論**： * RADARはC-ITSに参加する車両用の効果的なトラッキングアルゴリズムです。 * Pearson RSSI指標は、擬名変更スキームの下での車両トラッキングに最も効果的な指標です。 * 結果は、VANETs通信における道路利用者のプライバシーを保護するためのより強力で多層のプライバシープレスervingソリューションの必要性を示しています。