Datensicherheit-erhaltende kollaborative Regelung und Optimierung von VANETs
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Vehicular Ad hoc Netzwerke (VANET) bilden eine der grundlegenden Technologien für effiziente, umweltfreundliche und sichere intelligente Verkehrssysteme. Sie stellen einen drahtlosen Kommunikationskanal für Fahrzeuge zur Verfügung, um Echtzeit- Verkehrsinformationen auszutauschen und zu nutzen. Dies ermöglicht eine Kooperation zwischen Fahrzeugen untereinander (car-to-car) und mit der Infrastruktur (car-toinfrastructure), wodurch sich die Arbeitseffizienz verbessern lässt und sich auch personalisierte Anforderungen erfüllen lassen. Bei Funktionen des kooperativen Fahrens, die auf der Weitergabe persönlicher Daten, einschließlich sensibler Echtzeit-Informationen wie Standort, Fahrstatus usw., beruhen, schränkt der Datenschutz die breite Anwendung von VANET stark ein. Um dieses Problem zu lösen, sind intelligente Strategien gefragt, die den Widerspruch zwischen der gemeinsamen Nutzung von Daten und der Preisgabe der Privatsphäre auflösen. Unser Hauptziel in diesem Projekt ist es, informationstheoretische Methoden zu erforschen, die dazu beitragen können, Informationslecks bei der gemeinsamen Nutzung von Daten zu reduzieren. Wir haben eine Reihe von Studien zur Wahrung der Privatsphäre bei der Datenübertragung über drahtlose Kommunikationskanäle durchgeführt, darunter (i) Intelligente ereignisbasierte Übertragungsstrategien für die Zustandsschätzung in Anwesenheit von passiven Abhörern. Die Methode kann auf streng stabile und grenzstabile Systeme angewendet werden. Der optimale Übertragungsschwellwert kann durch ein einfaches Halbierungsverfahren leicht abgeleitet werden. (ii) Entwurf von robusten Übertragungsstrategien gegen aktive Lauschangriffe, die den lokalen Sensor hacken oder das Acknowledgment-Signal angreifen. Es wurden informationstheoretische und Verschlüsselungsmethoden erforscht und Algorithmen vorgeschlagen, die die entsprechenden Optimierungsprobleme effizient lösen können. (iii) ein gemeinsamer optimaler Entwurf von Regelungs- und Ablaufstrategien bei vernetzten Regelungen mit Denial-of-Service-Angriffen. Wir haben die Optimalität eines separaten Entwurfs gezeigt, so dass das Problem durch ein einfaches Q-Learning gelöst werden kann. (iv) ein mehrdimensionaler Algorithmus zur Wahrung der Datenprivatsphäre bei der Veröffentlichung korrelierter Daten. Wir haben einen optimales Verfahren zur Überlagerung von Rauschen zum Nutzsignal vorgeschlagen, um die Offenlegungswahrscheinlichkeit zu minimieren. Diese Strategien können auf viele Szenarien in intelligenten Verkehrssystemen angewandt werden, wie z.B. kooperative Geschwindigkeitsregelung, Kollisionswarnung, Warnung vor Sicherheitsabständen, Verbreitung von Straßeninformationen, Pfadplanung, Überwachung des sicheren Fahrens usw. Darüber hinaus können die vorgeschlagenen Methoden erweitert und auf die Wahrung der Privatsphäre vieler anderer vernetzter Systeme angewandt werden, wie z.B. intelligente Stromnetze, industrielle Prozesssteuerung, intelligente Gebäudesysteme usw.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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2020. Optimal event-triggered transmission scheduling for privacy-preserving wireless state estimation. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 30(11), pp. 4205-4224
Lu, J., Leong, A.S. and Quevedo, D.E.
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2020. Privacy-Preserving Correlated Data Publication: Privacy Analysis and Optimal Noise Design. IEEE Transactions on Network Science and Engineering
Sun, M., Zhao, C., He, J., Cheng, P. and Quevedo, D.
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2022. Stealthy hacking and secrecy of controlled state estimation systems with random dropouts. IEEE Transactions on Automatic Control
Lu, J., Quevedo, D., Gupta, V. and Dey, S.
