Système de Détection d’Intrusion dans Les Réseaux D’Internet des Véhicules

Abstract

Cette étude se concentre sur les problèmes de sécurité associés aux véhicules modernes contrôlés par des unités de commandes électroniques (ECU) interconnectées via un réseau embarqué. Ces réseaux ne prennent pas en compte les problèmes de sécurité potentiels qui peuvent entraîner des dommages matériels et mettre la vie en danger. Les systèmes de détection d'intrusion (IDS) sont proposés comme méthode pour détecter et avertir des anomalies liées aux cybers attaques. Dans cette étude, le modèle IDS est basé sur le réseau neuronal convolutif (CNN) et l'apprentissage d'ensemble. Enfin, le modèle est validé sur un jeu de données représentatives de l'Internet des véhicules (IoV). Au cours de l'expérience, le modèle IDS proposé atteint un taux de précision de 99,98 % et un score de f1, ce qui montre que le modèle IDS proposé détecte efficacement les intrusions dans le réseau.