Titre original :
Artificial Intelligence-based Cybersecurity for Connected and Automated Vehicles
Contenu du livre :
Les effets préjudiciables des cyberattaques sur une industrie comme celle de la mobilité coopérative, connectée et automatisée (CCAM) peuvent être considérables. Des moins importants aux plus graves, on peut citer par exemple l'atteinte à la réputation des constructeurs automobiles, le refus accru des clients d'adopter la CCAM, la perte d'heures de travail (ayant un impact direct sur le PIB européen), les dommages matériels, l'augmentation de la pollution environnementale due, par exemple, aux embouteillages ou aux modifications malveillantes des microprogrammes des capteurs, et enfin, le grand danger pour les vies humaines, qu'il s'agisse de conducteurs, de passagers ou de piétons.
Les véhicules connectés deviendront bientôt une réalité sur nos routes, apportant de nouveaux services et de nouvelles capacités, mais aussi des défis techniques et des menaces pour la sécurité. Pour surmonter ces risques, le projet CARAMEL a développé plusieurs solutions anti-piratage pour la nouvelle génération de véhicules.
CARAMEL (Artificial Intelligence-based Cybersecurity for Connected and Automated Vehicles), un projet de recherche cofinancé par l'Union européenne dans le cadre du programme-cadre Horizon 2020, est un consortium de projet regroupant 15 organisations de 8 pays européens ainsi que 3 partenaires coréens. Le projet applique une approche proactive basée sur des techniques d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour détecter et prévenir les menaces potentielles de cybersécurité pour les véhicules autonomes et connectés. Cette approche a été abordée sur la base de quatre piliers fondamentaux, à savoir : La mobilité autonome, la mobilité connectée, l'électromobilité et le véhicule télécommandé. Cet ouvrage présente la théorie et les résultats de chacune de ces orientations techniques.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781638280606 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
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