Resumen

La actual expansión de big data encontró la realización de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Con el aumento de big data y el aprendizaje automático, la idea de mejorar la precisión y potenciar la eficacia de las aplicaciones de inteligencia artificial también está ganando prominencia. Las soluciones de aprendizaje automático proporcionan una mejor seguridad en guardia en circunstancias de tráfico peligrosas en el contexto de las aplicaciones de tráfico. Las arquitecturas existentes tienen varios desafíos, donde la privacidad de los datos es el principal desafío para los usuarios vulnerables de la carretera (VRUs). La razón principal del fracaso en el control del tráfico para peatones radica en el manejo defectuoso de la privacidad de los usuarios. Los datos de los usuarios están en riesgo y son propensos a varias brechas de privacidad y seguridad. Si un invasor logra infiltrarse en la configuración, los datos expuestos pueden ser influenciados malévolamente, manipulados y tergiversados para impulsos ilegítimos. En este estudio,

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Big data; Aprendizaje automático; Privacidad; Seguridad; Arquitectura; Tráfico
• Keywords:Big data; Machine learning; Privacy; Security; Architecture; Traffic