پیشنهادات با استفاده از شارژ بی سیم پویا که امکان تبادل برق را فراهم می کند، شارژ EV را در حال حرکت بررسی کرده اند در حین حرکت وسیله نقلیه و شبکه. به طور خاص، بخشی از ادبیات بر روی مسیریابی هوشمند خودروهای الکترونیکی که به شارژ نیاز دارند. ارتباطات بین وسیله نقلیه ( IVC ) نقش اساسی در مسیریابی هوشمند EV ها در اطراف ایستگاه شارژ استاتیک یا شارژ پویا در شبکه جاده. با این حال، IVC در برابر انواع حملات سایبری مانند کلاهبرداری آسیب پذیر است. در این مقاله، یک نفوذ لایه ای متقاطع احتمالی سیستم تشخیص ( IDS ) ، بر اساس تکنیک های یادگیری ماشین ( ML ) ، معرفی شده است. IDS پیشنهادی قابلیت دارد از شناسایی حملات جعل با دقت بیش از % IDS از یک معیار جدید، با استفاده از ت یید موقعیت استفاده می کند سرعت نسبی ( PVRS ) ، که به نظر می رسد ت ثیر قابل توجهی در نتایج طبقه بندی دارد. PVRS مقایسه می کند فاصله بین دو گره ارتباطی که توسط واحدهای On - Board ( OBU ) مشاهده می شود و برآورد آنها فاصله با استفاده از مقدار سرعت نسبی که با استفاده از سیگنالهای جایگزین شده در لایه فیزیکی ( PHY ) محاسبه می شود . مقدمه دو عامل اصلی منع پذیرش الکتریکی وسایل نقلیه ( EV ) در سراسر اروپا دامنه رانندگی هستند (یعنی مسافت آن وسیله نقلیه می تواند قبل از اینکه نیاز به شارژ مجدد داشته باشد) و عدم پشتیبانی زیرساخت شارژ یک راه حل برای این عوامل محوری خواهد بود اجرای تکنیک های بهینه سازی تصادفی برای روش شارژ EVS [ ]. با این حال، این منطقه تحقیقاتی خاص است محدودیت های مربوط به قرارگیری مطلوب ایستگاه های شارژ در یک شهر، مسایل مربوط به ثبات صف، به ویژه هنگامی که چند ایستگاه شارژ باید تعداد زیادی از درخواست ها را تسهیل کند، از جمله. علاوه بر این، استقرار زیرساخت شارژ نیاز به تغییر در موجود دارد زیرساخت های مدنی، که هزینه بر هستند و اجرای آنها مدت زمان زیادی طول می کشد. برای غلبه بر این عوامل منع کننده، مهم است که رمان و روش های مقرون به صرفه برای کمک به تصویب EV ها ارایه شده است. یک راه حل جدید در ابتدا در Refs ارایه شده است. [ ، ] برای افزایش محدوده رانندگی ماشینهای الکتریکی استفاده از اتوبوس های شهری به عنوان منابع انرژی در کشور است حرکت. ماشین های الکتریکی می توانند از انتشار دهنده های انرژی سیار استفاده بهینه کنند ( MED ) ، که به عنوان ایستگاه های شارژ تلفن همراه و شارژ استاتیک کار می کنند ایستگاه ها ( SCS ) [ ]. نقش MED را می توان با اتوبوس های شهری بر عهده گرفت مسیری از پیش تعیین شده را در سطح شهر دنبال کنید. اتوبوس های درون شهری به طور مکرر در یک مسیر از پیش تعریف شده حرکت کنید. EV می تواند ارتباط برقرار کند با MED و در یک مکان خاص در امتداد از پیش تعریف شده به آن نزدیک شوید مسیر برای تکمیل روند شارژ. روش پیشنهادی بهره برداری می کند ارتباط بین خودرویی ( IVC ) به منظور مسیریابی محیط زیست EV . این رویکرد نوآورانه تحقیقات را به سمت راه حل های یکپارچه سوق می دهد که به ماشین های الکتریکی اجازه می دهد هنگام حرکت در داخل شهر و بدون وجود آن شارژ شوند نیاز به تغییر قابل توجهی در زیرساخت های جاده موجود است. شارژ بی سیم پویا ( DWC ) فناوری با ظرفیت بالایی است، اما هنوز هم ممکن است R & D بیشتری برای کاربرد آن مورد نیاز باشد. آ تعدادی از شرکت ها به طور فعال در حال توسعه راه حل های DWC هستند مراحل تحقیق و آزمایش [ ]. در مرجع. [ ] نویسندگان پیشنهاد کرده اند یک روش مسیریابی هوشمند است که می تواند برای اجرای یک پویا استفاده شود مدل شارژ در زیرساخت های جاده موجود. سیستم پیشنهادی برای شارژ بی سیم پویا عمدتا مبتنی بر بی سیم است ارتباطات خودرو به خودرو ( VV ) و از بهینه سازی مسیر استفاده می کند راه حل. استفاده از ارتباطات بی سیم در بین EV و MED هماهنگی روش رزرو در زمان واقعی برای SCS یا MED ، بهینه سازی زمان انتظار. به طور خاص، گره هایی که وارد سیستم می شوند برای اطلاع از حضور آنها، به صورت دوره ای پیام های فانوس را پخش کنید، که به عنوان پیام هوشیاری تعاونی ( CAM ) شناخته می شوند. هر پیام چراغ شامل یک شناسه گره، مختصات GPS ، سرعت GPS ، مهر زمان فعلی و آدرس MAC EV است. این پیام ها منتقل می شوند چندین بار در ثانیه با استفاده از ارتباط کوتاه برد اختصاصی ( DSRC ) و دسترسی بی سیم در محیط های خاص ( WAVE ) فناوری اطلاعات، بر اساس استاندارد IEEE . p . با این حال، این پیام ها در معرض طیف گسترده ای از تهدیدات سایبری، مانند استراق سمع، حملات جعل و تعدیل. به طور خاص، یک حمله جعلی علیه ارتباط بین EV می تواند به مهاجم اجازه دهد روند شارژ را اصلاح کند (به عنوان مثال تغییر می کند ترتیب شارژ) یا در MED یا در SCS به نفع آن، بر EV های قانونی ت ثیر می گذارد. حمله حقه بازی یکی از خطرناک ترین حمله ها است حملات برای سیستم های بهینه سازی مسیر. این نوع حمله اجازه می دهد تا یک مهاجم موقعیت واقعی جغرافیایی خود را در اطلاعات ارسالی جعل می کند در پیام های CAM ، باعث می شود که گره های دیگر باور کنند که وسیله نقلیه داخل است موقعیت دیگر [ ]. به این ترتیب یک مهاجم می تواند در مقابل رقابت سود ببرد EV ها، از آنجا که توالی شارژ براساس تصمیمات ناوبری است. هر EV جدولی دارد که شامل مکانها و شناسه های گره از هر یک است EV دیگر در مجاورت آن. اطلاعات مربوط به مکان هر وسیله نقلیه از سیستم GPS آنها استخراج و برای همسایگان خود ارسال می شود از طریق پیام های CAM . یک مهاجم می تواند این توهم را ایجاد کند که هست با تغییر جدول مکان GPS در یک مکان خاص حضور داشته باشید سیستم یا با تولید و ارسال سیگنال های مکان جعلی قوی تر به آن گیرنده GPS وجود یک سیستم تشخیص نفوذ ( IDS ) قادر به تشخیص جعل GPS در چنین سیستمی ضروری است. علاوه بر این، حمله جعلی ارتباط قانونی را مختل می کند بین دو گره، باعث ت ثیرات مشابه اثرات انکار سرویس می شود ( DoS ) حمله در عین حال تشخیص از آن دشوارتر است فقط به تعداد بسیار کمی بسته مخرب نیاز است تا تولید شود. IDS پیشنهادی از یک معیار اضافی از Physical ( PHY ) استفاده می کند لایه: سرعت نسبی برآورد شده همراه با پارامترهای GPS می باشد کارآیی بیشتر آن در شناسایی چنین حملاتی. انگیزه: انگیزه اصلی این مقاله بررسی چگونگی است حضور یک مهاجم متقلب به عنوان گره داخلی سیستم ت ثیر می گذارد کل زمان سفر که باید در Ref بهینه شود. [ ] نمونه های خاص شرح داده می شوند که در آن حضور یک مهاجم می تواند حق را نقض کند برای شارژ ماشین های الکتریکی با استفاده از MED یا SCS سفارش دهید. این نمونه ها منحصر به فرد نیستند، اما بسیار محتمل هستند و می توانند در کل مدت سفر افزایش قابل توجهی داشته باشند. این نشان می دهد که بیشتر حملات پیشرفته، احتمالا شامل تعداد زیادی از مهاجمان هماهنگ، می تواند عملکرد سیستم را تحت ت ثیر قرار داده و تخریب کند. با این حال تجزیه و تحلیل دقیق مدلهای حمله هماهنگ از این موضوع خارج است کاغذ. در اینجا، ما نشان می دهیم که یک IDS احتمالی مناسب است حضور حداقل یک مهاجم را شناسایی و کاهش دهید. نتیجه گیری، IDS مبتنی بر یادگیری ماشین ( ML ) در سال ایجاد شده است به منظور شناسایی مهاجمان تقلب. بر اساس نتایج IDS ، مهاجمان از مکانیسم شارژ بی سیم پویا مستثنی هستند. سهم دیگر مقاله معرفی معیار جدید است که به عنوان یک ویژگی جداگانه برای الگوریتم های ML استفاده می شود. این معیار ت یید موقعیت با استفاده از سرعت نسبی ( PVRS ) بر اساس است سرعت نسبی u که از طریق سیگنالهای مبادله شده در محاسبه می شود لایه PHY . PVRS فاصله بین دو برقراری ارتباط را مقایسه می کند گره ها از طریق واحدهای داخل خود ( OBU ) و فاصله تخمینی که با استفاده از مقدار u محاسبه می شود. ت ثیر PVRS پیشنهادی متریک در عملکرد IDS احتمالی افزایش بود در دقت بنابراین، PVRS معیار مناسبی به ویژه برای تشخیص حمله جعل. این اولین ML IDS پیشنهادی در کشور است ادبیاتی که می تواند به طور موثر یک مهاجم متقلب را واقع بینانه تشخیص دهد کاربرد، همچنین اثرات آن را کاهش می دهد. موتور تشخیص IDS حرفه ای براساس چندین الگوریتم ML مانند Random Forest ( RF ) ساخته شده است. و k - نزدیکترین همسایه ( k - NN ) ، با استفاده از معیارها در یک روش لایه لایه. هر دو روش یادگیری تحت نظارت با k - NN بسیار محبوب هستند قوی بودن در برابر داده های آموزش پر سر و صدا مانند داده های به دست آمده از a زندگی شهری در زندگی واقعی و RF یکی از دقیق ترین است الگوریتم ها، احتمال بیش از حد مناسب بودن را کاهش می دهد. نتایج هر دو رویکردهای ML تحت نظارت با استفاده از تکنیک های همجوشی داده در ارتباط هستند به منظور بهبود عملکرد کلی IDS . بقیه این مقاله به شرح زیر است. بخش فراهم می کند مروری بر کارهای مرتبط در حوزه تشخیص حمله تقلبی. بخش توپولوژی و انواع اجرا شده را در پشت توصیف می کند. بخش IDS احتمالی پیشنهادی و جدید را توصیف می کند معیار PVRS را معرفی کرد. بخش ارزیابی تجربی را ارایه می دهد تنظیمات، ت ثیر حمله اجرا شده در ارتباطات VV و سیستم پیشنهادی برای شارژ بی سیم پویا. این همچنین شامل نتایج تجربی IDS احتمالی. بخش شامل بحث درباره احراز هویت اخیر و تکنیک های توزیع کلید است به منظور تقویت و ایمن سازی ارتباطات در VANET استفاده می شود روند. سرانجام، بخش یافته های ما را خلاصه می کند و نتیجه گیری می کند کار کردن کار مرتبط ادبیات مربوط به حملات تقلب در VANET به تقسیم می شود دو حوزه متمایز مورد علاقه. در مرحله اول، تکنیک هایی که از معیارهای استفاده از استفاده می شود لایه برنامه ( APP ) ، به عنوان مثال انحراف سرعت، مانند پذیرش آستانه محدوده ( ART ) [ ]. ت یید انحراف سرعت به طور متوالی از فواصل زمانی نیز برای ت یید هر وسیله نقلیه استفاده شده است محل. با این حال، این معیار در برابر حملات جعل GPS آسیب پذیر است. Swaszek و همکاران [ ] استفاده از اطلاعات فقط محدوده را برای شناسایی در نظر بگیرید سیستم ناوبری جهانی ماهواره ( GNSS ) یک کلاهبرداری از ماشین های مجهز به ارتباطات بین خودرویی را جعل می کند. این مقاله در نظر می گیرد استفاده از فقط اطلاعات برد کوتاه که بین یک جوخه ارتباط برقرار می شود وسایل نقلیه برای تشخیص جعل GNSS . بنابراین توانایی تشخیص کلاهبرداری بستگی زیادی به هندسه نسبی جوخه و جهت آن دارد حقه بازی این روشها عمدتا بر اساس معیارهای لایه فوقانی، صداقت وسایل نقلیه اطراف و تراکم ترافیکی مهاجمان تقلب. با این حال، تعداد کمی از سیستم های تشخیصی پیشنهادی وجود دارد که استفاده می کنند یک رویکرد لایه ای متقاطع. ثانیا، یک منطقه خاص وجود دارد که انتشارات نیز در آن استفاده می کنند معیارهای مربوط به لایه PHY ، مانند قدرت سیگنال دریافت شده ( RSS ) ، و معیارها از لایه برنامه ( APP ) ، مانند انحراف سرعت گره ها [ ]. در انتشارات مختلف، تجزیه و تحلیل توزیع قدرت است برای شناسایی حملات Sybil یا Spoofing استفاده می شود [ ]. پیشنهادی یک روش شناسایی عملیاتی کوپر است که در آن چندین گره همسایه همکاری می کنند برای اندازه گیری توزیع قدرت سیگنال یک گره مشکوک و موقعیت فیزیکی آن را ت یید کنید. با این حال، نتایج شبیه سازی [ ] نشان می دهد که با توجه به ماهیت ناپایدار انتشار رادیویی، این اساسی است روش همکاری فقط می تواند دقت کاملا محدودی داشته باشد. برای حل این دقت محدود مدل پیشنهادی به دلیل تاخیر در انتشار یا تلفات بسته، به ویژه در VANET ها، مفهوم Presence Evidence است سیستم ( PES ) به منظور اطمینان از اینکه گره ها در ترافیک مخالف گره های فیزیکی هستند و می توانیم آنها را به عنوان معتمد داشته باشیم منابع اندازه گیری قدرت سیگنال. با این حال، توانایی تشخیص تقلب تا حد زیادی به این فرض بستگی دارد که ترافیک مخالف باشد منابع معتبر نویسندگان در Ref . [ ] یک راه حل برای تصحیح این پیشنهاد می کند موقعیت اشتباه داده شده توسط GPS جعلی. اصلاح بر اساس الف فرآیند اعتبار سنجی با مقایسه موقعیت داده شده با یک واحد کنار جاده ای ( RSU ) با استفاده از ارتباط بی سیم وسیله نقلیه به زیرساخت ( VI ) با این حال، ارتباط بی سیم بین فرستنده و RSU می تواند با ویژگی های سریع محو مانند سایه زدن آسیب ببیند از ساختمانها یا موانع دیگری که در VANET وجود دارد. بنابراین، الف IDS واقع بینانه برای VANET باید پارامترهای مربوط به را در نظر بگیرد لایه PHY یا MAC که نشان دهنده مشکل ارتباط است. علاوه بر این، بدیهی است که IDS پیشنهادی فقط مبتنی بر ارتباط VV است و می تواند بدون هیچ زیرساخت اضافی مانند VANET اعمال شود RSU ادبیات موجود [ ، ] از RSU به عنوان ت یید ایستگاه های پایه، با استفاده می کند مکان های واقعی شناخته شده عمومی RSU های موجود در سیستم انتقال قدرت طیف وسیعی از وسایل نقلیه برای بررسی موقعیت واقعی دریافت شده از ماهواره در برابر فرستنده GPS جعلی. با این حال، مشخص نیست توضیح داد که چگونه می توان این ایستگاه های RSU را غیر مخرب فرض کرد. آ روشهای مختلفی برای شناسایی آنها در ادبیات ارایه شده است حقه بازی در اینجا روشهایی که Navigation جهانی را مقایسه می کند جالب توجه است اطلاعات سیستم ماهواره ( GNSS ) برای اندازه گیری موجود از حسگرهای غیر GNSS دیگر [ ]. در مرجع. [ ] کارسون و بولوی در این مورد بحث کردند استفاده از دامنه و اطلاعات تحمل با موقعیت های GPS برای شناسایی کلاهبرداری برای یک دسته از وسایل نقلیه. آنها در دسترس بودن را فرض کردند بردارهای موقعیت نسبی ( RPV ) بین جفت وسایل نقلیه از رادار سنسور آنها برای تشخیص تقلب در یک وسیله نقلیه تنها این RPV ها را مقایسه کردند به بردار اختلاف GPS مربوطه، در صورت اعلام تقلب تفاوت خیلی زیاد بود تمرکز آنها فقط روی یک جفت وسیله نقلیه بود. همه روشهای فوق الذکر از IVC برای مبادله استفاده می کنند محدوده اطلاعات بین گره ها برای تشخیص ناهنجاری هایی که نشان می دهد تقلب در موقعیت های GPS . با این حال، ارتباطات بی سیم VI با تداخل بی سیم از کل مکان و همچنین مواجه می شود محو شدن ویژگی ها آخرین، کارهای گسترده کاربردهای پردازش فضایی را ارایه می دهند روشهایی برای تشخیص و کاهش تقلب در GPS که از هر دو فاز استفاده می کند اندازه گیری های ت خیر [ ] یا برآورد زاویه ورود ( AoA ) [ ] از لایه PHY برای ت یید مبدع پیام. از یک مهاجم چشم انداز، گره نامشروع ممکن است به عمد اطلاعات را به جعل کند رسیدن به هدفی خاص که ممکن است در برخی سناریوها منطقی باشد. آ اشکال استفاده از معیارها از لایه PHY GPS نادرست است تشخیص تقلب (به عنوان مثال هشدارهای دروغین) که ممکن است در شرایطی رخ دهد چندین سیگنال ماهواره ای صحیح از جهات مشابه دریافت می شود و اختلاف تاخیر فاز زیر یک آستانه از پیش تعریف شده است. تمام نشریات فوق از روشهای ML برای تشخیص استفاده نمی کنند حملات جعل. از طرف دیگر، چندین مقاله از جمله [ ، ] طرح های مبتنی بر شاخص قدرت سیگنال دریافت شده ( RSSI ) را معرفی کنید برای تشخیص حملات جعل در شبکه های حسگر بی سیم ( WSN ) با استفاده از تکنیک های ML بدون استفاده از معماری لایه ای. بر اساس مفصل مدلهای تحلیلی برای کانال رادیویی تلفن همراه، الگوریتم پیشنهادی ترکیبی از دو طبقه بندی برای پردازش و تجزیه و تحلیل نمونه های فوری از قدرت سیگنال را برای شناسایی حملات دریافت کرد. الگوریتم برای بهینه شده است سناریوهایی که گره قانونی و گره حمله کننده در آن قرار دارند در همان فاصله یا در فاصله بسیار نزدیک از یکدیگر در رابطه با a نقطه عطفی، که بدترین حالت است. یک IDS لایه لایه جدید است ارایه شده در Ref . [ ] با نتایج دقت بالا. با این حال، این IDS دارد فقط در یک دسته از وسایل نقلیه آزمایش شده است. آخرین، در مرجع. [ ] IDS بر اساس یک عصب کانولوشن عمیق ارایه می شود شبکه ( DCNN ) برای محافظت از گذرگاه شبکه منطقه کنترل کننده ( CAN ) از وسیله نقلیه. DCNN الگوهای ترافیک شبکه را فرا می گیرد و بدون ویژگی های طراحی شده دستی، ترافیک بد را تشخیص می دهد. نتایج آزمایشی نشان می دهد که IDS پیشنهادی منفی کاذب به طور قابل توجهی کم است نرخ و نرخ خطا در مقایسه با معمول است الگوریتم های یادگیری ماشین، همچنین باعث افزایش پیچیدگی سیستم. در مقابل با تمام آثار فوق برای تشخیص a حمله حقه بازی با استفاده از تکنیک های ت یید موقعیت که توسط مشاهده می شود GPS ما از یک نمونه اولیه اضافی به نام PVRS استفاده می کنیم که فاصله پیموده شده را کاهش می دهد و توسط واحدهای On - Board ( OBU ) مشاهده می شود. سنسورهایی با مسافت طی شده با استفاده از سرعت نسبی ( u ) متریک بین فرستنده و گیرنده [ ، ]. تازگی از معیار u این است که می تواند توسط کانال بی سیم شبکه تخمین زده شود لایه PHY با استفاده از اثر پدیده داپلر بدون اضافی حسگرها یا زیرساخت ها این معیار تخمینی را می توان با ترکیب کرد الگوهای تحرک اجتماعی ساخت معیار PVRS . سرعت نسبی به عنوان سنجه را می توان با سایر معیارهای APP و PHY ترکیب کرد لایه ای که منجر به رویکرد تشخیص لایه متقاطع می شود. از لایه PHY معیارهای مختلف مانند RSSI ، سیگنال برای تداخل و سر و صدا نسبت ( SINR ) و نسبت تحویل بسته ( PDR ) برای تشخیص موثر از حمله جعل استفاده می شود. . مدل سیستم . شرح سیستم و توپولوژی دو سیستم مختلف شارژ با هم مقایسه می شوند: یکی که از Static استفاده می کند فقط ایستگاه شارژ ( SCS ) و ایستگاهی که ترکیبی از SCS و تلفن همراه است انتشار دهنده های انرژی ( MED ) ما از شرایط مختلف انرژی اولیه استفاده می کنیم برای تمام خودروهای الکترونیکی شبیه سازی. روش هوشمند جستجوی مسیر ما زمان انتظار برای قرار ملاقات MED - EV را در نظر می گیرد یا برای زمان انتظار در صف یک SCS ، در حضور یک تقلب مهاجم در میان گره های داخلی سیستم. نشان داده شده است که روش پیشنهادی به طور قابل توجهی زمان انتظار را کاهش می دهد روش شارژ و زمان شارژ مورد نیاز برای یک ماشین الکتریکی، زیرا EV در طول مسیر خود به شارژ ادامه می دهد اما وجود اسپوفر در سیستم یا می تواند باعث بروز آن شود گرسنگی از EV های خاص برای یک بازه طولانی مدت یا باعث تغییر مسیر EV برای شارژ، که منجر به افزایش قابل توجهی در کل می شود زمان سفر. در ابتدا، مدل سیستم با a جمع می شود تعداد EV ( ) از این مرحله به بعد، هر گره گسترده، در یک بازه زمانی t : ثانیه، یک پیام CAM برای اطلاع رسانی ارسال می کند یا SCS یا MED حضور آن. همه خودروهای الکترونیکی از این موارد مطلع می شوند زمان انتظار یا توسط SCS یا توسط MED . این به عنوان یک پاسخ است از طریق ارتباط دوره ای با MED یا SCS با استفاده از CAM پیام ها. بر اساس این اطلاعات، یک EV می تواند SCS یا را انتخاب کند MED برای شارژ خود نیاز دارد در حالی که بهترین مسیر را از آن انتخاب می کند نقطه شروع به مقصد نهایی خود. برای سناریوی شبیه سازی شده ما، از گره داخلی استفاده می کنیم - وسایل نقلیه یک سیستم شارژ وسیله نقلیه اول نشانگر جفت Attacker Receiver است. وسیله نقلیه سوم یک وسیله نقلیه قانونی است، قربانی، که هویت توسط مهاجم کلاهبرداری می شود. گره هایی که وارد سیستم می شوند برای اطلاع از حضور آنها و به صورت دوره ای پیام های فانوس دریایی را پخش کنید MED و SCS را با اطلاعات مربوط به مکان فعلی آنها به روز کنید. این پیام چراغ حاوی یک شناسه گره است. مختصات GPS سرعت GPS مهر زمان فعلی و آدرس MAC . که در شکل مهاجم ( EV A ) در ابتدا شناسه گره ( ID ) را رهگیری می کند EV I ، هنگامی که EV من CAM را پخش می کنم تا از حضور آن اطلاع دهم. سپس، مهاجم بلافاصله شناسه EV I را برای انتقال CAM جعل می کند با مختصات مکان GPS نادرست زودتر از CAM های قانونی ارسال شده توسط EV I . این بدان معنی است که بیشتر CAM های قانونی ارسال شده توسط EV I به دلیل روش برگشت MAC از بین رفته یا به ت خیر افتاده اند. پس از آن، دریافت MED به مکانی نادرست، متفاوت هدایت می شود از آنچه با EV I موافقت شده است، در روند شارژ دخالت می کند. سناریوی فوق تنها سناریویی نیست که ممکن است رخ دهد. به عنوان مثال، الف مهاجم حقه بازی ممکن است حمله جعلی را نه تنها برای خود انجام دهد سود. هدف مهاجم ممکن است ایجاد اختلال در عملکرد سیستم باشد فرم انکار سرویس ( DoS ) به موجب ارتباطات VV مشکل بین EV I و EV B (بخش . را ببینید) در هر صورت، IDS توسعه یافته باید بین هر دو CAM قانونی تشخیص دهد ارسال شده توسط EV I و جعلی بودن CAM های ارسال شده توسط EV A ، هر دو با شناسه EV I . به خوبی شناخته شده است که برای پخش یک بسته در . p pro tocol ، گره های رله ممکن است در مسیر دهی این بسته به مرحله نهایی آن نقش داشته باشند. مقصد تصمیم بر این است که بومی سازی IDS پیشنهادی یک مرحله باشد قبل از SCS یا MED همانطور که در شکل مشاهده می شود، که در محل قرار دارد دامنه انتقال ( متر) هر دو SCS و MED . این نقش گره رله دارای EV B است که در آن IDS واقع شده و یک بسته را دوباره ارسال می کند از EV I (که قربانی است) یا EV A (که مهاجم است) تا مقصدی که یا MED یا SCS باشد. یک نمونه خاص از سیستم شارژ بی سیم Dynamic است حساس به حمله تقلب در شکل شرح داده شده است. در مرحله اول، شکل a مهاجمی را نشان می دهد که به طور تصادفی از یکی از گره های داخلی انتخاب شده است سیستم مهاجم یا می تواند در جاده ای واقع شود که در موقعیت عمودی جاده ای که EV I در آن قرار دارد یا در همان جاده قرار دارد و بنابراین از EV I . پیروی می کنیم. ما پرونده ای را که مهاجم است را بررسی می کنیم در ابتدا در یک جاده عمودی در رابطه با EV I واقع شده است، زیرا نتایج بدست آمده است در هر دو مورد مشابه است. در مرحله بعدی، EV A شناسه EV I . را رهگیری می کند. در نتیجه این کلاهبرداری حمله، EV I شارژ خود را از دست می دهد (نگاه کنید به شکل b c ) از این وضعیت مهاجم EV A از آنجا که این وسیله نقلیه است که به پایان می رسد از آن بهره مند شده است به دنبال MED برای شارژ (شکل d را ببینید) بنابراین، قربانی می تواند شارژ کند فقط پس از خاتمه حمله تقلب، بسیار افزایش می یابد زمان انتظار برای شارژ مسدود کردن EV I باید توسط IDS پیشنهادی شناسایی شود حفظ سطح رضایت بخش برای مدت زمان کلی سفر پویا سیستم شارژ بی سیم یک استراتژی تخفیف طولانی مدت می تواند شامل شود محلی سازی مهاجم EV A و محرومیت از آن با شارژ روند . حمله کلاهبرداری در ارتباطات VV همه EV های سیستم شارژ پیشنهادی به صورت دوره ای CAM را پخش می کنند، به عنوان پیام های فانوس شناخته می شود، به منظور اطلاع رسانی به وسایل نقلیه همسایه از حضور آنها هر CAM شامل چندین زمینه مانند Vehicle است شناسه (شناسه) ، نمونه زمان، آدرس MAC و GPS فعلی وسیله نقلیه مکان و سرعت کاربردهای ایمنی برای طراحی MAC بسیار چالش برانگیز است پروتکل در VANET ها به دلیل ت خیر کم (کمتر از میلی ثانیه) و زیاد است الزامات قابلیت اطمینان با این حال، عملکرد MAC . p پروتکل تحت ت ثیر برخی پارامترهای کلیدی مانند بسته قرار دارد اندازه پیام مربوط به ایمنی، عملکرد تولید پیام، تراکم خودرو، دامنه ارتباطی و غیره برخی از این پارامترها در ارزیابی های پیشنهادی اخیر به درستی تنظیم نشده اند. علاوه بر این، به عنوان در Ref . [ ] ، نگرانی قابل توجهی در مورد BSM وجود دارد (ایمنی اساسی) پیام ها) محدود به ارسال در کانال کنترل مرکزی هستند ( CCH ) در فاصله میلی ثانیه CCH . این به این دلیل است که ممکن است وجود داشته باشد صدها دستگاه در یک منطقه مشخص و میزان برخورد می تواند بسیار زیاد باشد بالا طبق برنامه هماهنگی IEEE . ، زمان کانال به فواصل همگام سازی با طول ثابت میلی ثانیه تقسیم می شود، متشکل از میلی ثانیه (شامل فاصله محافظ میلی ثانیه) متناوب بین CCH و کانالهای خدمات ( SCH ) همه وسایل نقلیه در کانال کنترل می مانند در دوره CCH میلی ثانیه و به یکی از شش کانال سرویس بروید در دوره SCH میلی ثانیه با این حال، شناسه و آدرس MAC از فرستنده در قاب خدمات تبلیغات WAVE ( WSA ) [ ] می تواند باشد توسط جعل کننده اصلاح شده است. علاوه بر این، این حمله جعل می تواند باعث افزایش احتمال برخورد که ت ثیر منفی بر عملکرد دارد پروتکل MAC IEEE . p ، به ویژه در برنامه های ایمنی با استفاده از فواصل CCH فوق الذکر [ ]. اگر گره ای ایجاد شود، این وضعیت بوجود می آید برای مدت زمان بیش از میلی ثانیه در کانال CCH می ماند. دیگر فاکتورها نیز باید تعریف شوند، مانند تعداد وسایل نقلیه بیش از حد ممکن با این CCH خاص در برنامه های ایمنی VANET جای بگیرید فواصل مفاهیم حمله تقلب اجرا شده با جزییات بیشتر در بخش . ارسال شده است. برای سناریوی حمله شبیه سازی شده، در ابتدا، وسایل نقلیه EV I و EV B اتصال بی سیم با استفاده از IEEE . p MAC برقرار شده است پروتکل مهاجم EV A به وسایل نقلیه EV I و EV B نزدیک می شود.