机器人的不安全状态是在舞台上。有关于主要机器人脆弱性及其不利后果的新兴担忧。但是,机器人和网络安全域之间仍有相当大的差距。为了填补这种差距,目前的技术报告提供了机器人CTF(RCTF),一个在线游乐场,用于从任何浏览器中挑战机器人安全性。我们描述了RCTF的架构,并提供了9个方案,黑客可以挑战不同机器人设置的安全性。我们的工作使安全研究人员提供给a)本地复制虚拟机器人方案,b)将网络设置改为模拟真实机器人目标。我们倡导机器人中的黑客动力安全,并通过开放采购我们的场景贡献。
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机器人通常不会以安全为主要问题创建。对比典型IT系统,私人系统依赖于安全性来处理安全方面。鉴于前者,诸如常见漏洞评分系统(CVS)之类的经典评分方法无法准确捕获机器人漏洞的严重程度。目前的研究工作侧重于创建一个开放,自由地访问机器人漏洞评分系统(RVSS),该系统(RVSS)考虑机器人中的主要相关问题,包括a)机器人安全方面,b)对给定漏洞,c)图书馆和第三个漏洞的下游影响的评估-Party评分评估和D)环境变量,例如自漏洞泄露或网络上的曝光率。最后,提供了与CVSS对比的RVSS的实验评估,并侧重于专注于机器人安全景观。
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机器人在社会中取得了相关性,越来越越来越关注关键任务。尽管如此,机器人安全性被低估了。机器人安全性是一种复杂的景观,通常需要一个跨纪的横向落后的横向学科视角。要解决此问题,我们介绍了机器人安全框架(RSF),一种方法,用于在机器人中执行系统安全评估。我们提出,调整和开发特定术语,并提供了在四个主要层次(物理,网络,固件和应用程序)之后实现整体安全评估的指南。我们认为现代机器人应视为同样相关的内部和外部沟通安全。最后,我们倡导“通过默默无闻的安全”。我们得出结论,机器人中的安全领域值得进一步的研究努力。
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车载传感器的车载系统正在增强连接。这使信息共享能够实现对环境的更全面的理解。但是,通过公共蜂窝网络的同行通信带来了多个网络障碍以解决,需要网络系统来中继通信并连接无法直接连接的各方。 Web实时通信(WEBRTC)是跨车辆流媒体流媒体的良好候选者,因为它可以使延迟通信较低,同时将标准协议带到安全握手中,发现公共IP和横向网络地址转换(NAT)系统。但是,在基础架构中的端到端服务质量(QOS)适应,在该基础架构中,传输和接收是通过继电器解耦的,需要一种机制来有效地使视频流适应网络容量。为此,本文通过利用实时运输控制协议(RTCP)指标(例如带宽和往返时间)来调查解决分辨率,帧和比特率更改的机制。该解决方案旨在确保接收机上系统及时获得相关信息。在实际的5G测试台中分析了应用不同方法适应方法时对端到端吞吐量效率和反应时间的影响。
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当今的车辆越来越多地嵌入了产生大量数据的计算机和传感器。这些数据是为了内部目的而利用的,随着连接的基础架构和智能城市的开发,车辆相互交互,以及与生成其他类型数据的道路使用者相互作用。对这些数据和车载资源及其货币化的访问面临本文提出的许多挑战。此外,与H2020 5GMETA项目中所面临的开放和新颖方法相比,最重要的商业解决方案。
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