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NAIBI: 機械学習を用いたIoVにおける基本安全メッセージ改ざん検知のための近接車両アプローチ

NAIBI: a neighbour-vehicle approach for anomaly detection of basic safety message falsification in internet of vehicles using machine learning

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IoVにおける基本安全メッセージの改ざんを検知するため、単一車両のデータに依存せず近接車両の情報を用いる機械学習ベースの手法NAIBIを提案した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2025年1月1日　International Journal of Information and Computer Security
東海・関東の大学の著者	Kazunori Ueda（早稲田大学）
著者（全員）	Hussaini Aliyu Idris、Kazunori Ueda、Bassem Mahmoud Mokhtar、Samir A. Elsagheer Mohamed
被引用	1（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1504/ijics.2025.146612

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