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Con la llegada de las tecnologías de Internet de las cosas (IoT) y la computación en la nube, estamos en la era de la automatización, las comunicaciones de dispositivo a dispositivo (D2D) y de máquina a máquina (M2M). Los vehículos automatizados han ganado recientemente una gran atención a nivel mundial, y han creado una nueva ola de revolución en las industrias automotrices. Sin embargo, para establecer completamente los vehículos automatizados y su conectividad con el entorno, la seguridad, la privacidad y la confianza siempre son un tema crucial. No se puede negar el hecho de que dichos vehículos automáticos son altamente vulnerables a diferentes tipos de ataques de seguridad. Además, los sistemas actuales están construidos a partir de componentes genéricos. El análisis previo de diferentes tendencias de ataques y vulnerabilidades nos permite implementar soluciones de seguridad de manera efectiva. Además, la investigación científica ha demostrado que un grupo puede desempeñarse mejor que los individuos en la toma de decisiones y predicciones. Por lo tanto, este documento trata sobre la medición, evaluación y análisis de los vehículos automatizados a través del marco de trabajo que se inspira en . Hemos estudiado casos de uso de vehículos automatizados y sistemas con niebla vehicular y hemos analizado las métricas de eficiencia, confiabilidad y seguridad de dichos sistemas. Nuestros enfoques sistemáticos para medir la configuración eficiente del sistema, la seguridad y la confianza de los vehículos automatizados son esenciales para obtener una imagen completa del sistema, como patrones de diseño, mejores prácticas para la configuración del sistema, métricas y mediciones.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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