تتقدم المركبات المتصلة (IoV) بخطوات واسعة نحو تعزيز سلامة وكفاءة النقل الحديث، ولكن الاعتماد على الشبكة المسيطرة (CAN) يعرض الأنظمة لمخاطر أمنية كبيرة. في هذا السياق، تم تقديم نموذج داير (DAIRE) كإطار عمل خفيف مصمم لكشف وتصنيف هجمات الشبكة في الوقت الحقيقي. يعتمد داير على شبكة عصبية (ANN) خفيفة حيث تحتوي كل طبقة على عدد من الخلايا العصبية يتناسب مع أنواع الهجمات المختلفة.

يتم تحديد عدد من المعاملات بناءً على التجريب لضمان الأداء الفوري، مما يسهم في جعل داير فعالًا في كشف أنواع متعددة من الهجمات، مثل هجمات حرمان الخدمة (Denial-of-Service) والتزوير (Spoofing). باستخدام دالة فقدان تصنيفها الفريد، يتمكن داير من تحقيق نتائج مبهرة مع معدل كشف يصل إلى 99.88% ومعدل خطأ إيجابي ضعيف جدًا يبلغ 0.02%.

وعلاوة على ذلك، يظهر داير أداءً متفوقًا مقارنةً بأساليب أخرى في سرعة الاستدلال، مع زمن تصنيف لا يتجاوز 0.03 مللي ثانية لكل عينة. تعكس النتائج الفعّالة لتطبيق داير في حماية الأنظمة المركبة ضرورة وجود وسائل قوية للأمن السيبراني، مما يعزز منصات المركبات الذكية ويعطي نظرة واعدة لمستقبل النقل الذكي. كيف يمكن أن تسهم مثل هذه الابتكارات في تطوير المزيد من الأنظمة الآمنة؟ شاركونا آراءكم.