Security of V2X communications in 3GPP - 5G cellular networks
Sécurité des communications V2X dans les réseaux cellulaires 5G - 3GPP
Résumé
The introduction of 5G networks has brought significant technical improvements; a new era of Vehicle-to-Everything (V2X) communications has emerged, offering new and advanced safety, efficiency, and other driving experience applications in the Intelligent Transport Systems (ITS). However, with new features come new security challenges, especially in the realm of Vehicle-to-Network (V2N) communications.This thesis focuses on the application of misbehavior detection in V2X communications within 5G networks. First, we introduce a novel misbehavior detection system integrated with 5G core (5GC) network to detect and prevent V2X attacks. Then, we propose a collaboration scheme between detection nodes to improve detection results in 5G edge networks. Last, we leverage Federated Learning to enable distributed training, and we assess the performance on a wide variety of V2X attacks.
Avec les avancées technologiques apportées par les réseaux 5G, une nouvelle ère de communications de Vehicle-to-Everything (V2X) est apparue, offrant des applications nouvelles et avancées en matière de sécurité, d'efficacité et d'autres expériences de conduite dans les systèmes de transport intelligents (ITS). Cependant, les nouvelles fonctionnalités s'accompagnent de nouveaux défis en matière de sécurité, en particulier dans le domaine des communications Vehicle-to-Network (V2N).Cette thèse se concentre sur l'application des systèmes de misbehavior detection dans les communications V2X au sein des réseaux 5G. Tout d'abord, nous présentons un nouveau système de misbehavior detection, intégré au réseau central 5G pour détecter et prévenir les attaques V2X. Ensuite, nous proposons un schéma de collaboration entre les nœuds de détection afin d'améliorer les résultats de la détection dans les réseaux 5G edge. Enfin, nous proposons d'utiliser le Federated Learning pour permettre un entraînement distribué et nous évaluons les performances sur une grande variété d'attaques V2X.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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