Разработка моделей и механизмов защиты информации в автомобильных самоорганизующихся сетях на базе машинного обучения

Проект направлен на решение фундаментальной научной проблемы повышения защищенности интеллектуальных транспортных систем, построенных на базе автомобильных самоорганизующихся сетей, за счет построения комплексной системы выявления угроз и обеспечения безопасности, включающей разработку решений по обнаружению аномалий и DDoS-атак с помощью методов машинного обучения, решений по безопасной маршрутизации трафика, управления сетями VPN, использования легковесных криптографических решений, безопасной маршрутизации потоков данных, измерения уровней конфиденциальности. Актуальность проекта связана с высокой уязвимостью автомобильных самоорганизующихся сетей к различным сетевым атакам. Основные результаты исследования, обладающие новизной на мировом уровне: эффективные алгоритмы цифровой подписи и новый механизм защиты условной секретности в сетях VANET, метод обнаружения DDoS-атак в программно-конфигурируемых сетях VANET, алгоритмы безопасной маршрутизации трафика в сетях VANET на основе модели доверия и машинного обучения, надежная система измерения уровня защиты конфиденциальности данных в сетях VANET, архитектура распределенной интеллектуальной системы выявления угроз и обеспечения безопасности передачи данных в сетях VANET, модель обнаружения аномалий трафика в сети передачи данных VANET на основе методов машинного обучения, модели и алгоритмы управления безопасностью в сетях VANET.