Strategien zur Bestimmung der Vertrauenswürdigkeit empfangener Daten
Die erfolgreiche Einführung eines Vertrauensmodells (Trust Model) für externe Daten im V2X-Ökosystem ist für zukünftige Anwendungsfälle wie das Teilen von Sensordaten unerlässlich. Dies kann die Sicherheit, Effizienz und das Gesamterlebnis verbessern. Es ermöglicht fortschrittliche Funktionen wie „grüne Welle“, Kreuzungsmanagement und Vorrangschaltung für Einsatzfahrzeuge. Herausforderungen im Zusammenhang mit der funktionalen Sicherheit der Fahrzeugfunktionen im Automobil-Bereich müssen jedoch adressiert werden, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von V2X-Systemen zu gewährleisten.
Lokale Bewertung von Daten
Eine Bewertung der eingehenden Daten gegenüber dem lokalen Umgebungsmodell könnte zu einem höheren Vertrauen in das Modell des Ego-Fahrzeugs führen, wenn die externen Daten das Modell bestätigen. Die externen Daten könnten dann verwendet werden, um dem Umgebungsmodell weitere Details hinzuzufügen. Wenn die externen Daten in einigen Details vom Umweltmodell des Ego-Fahrzeugs abweichen, könnte das Ego-Fahrzeug das Modell mit weniger Confidence verwenden.
Anwendungsbezogenes Vertrauensmodell
Abhängig von der Datenquelle könnte das Ego-Fahrzeug unterschiedliche Vertrauensebenen verwenden. Daten aus dem Backend des Herstellers sind im Allgemeinen sehr stark vertrauenswürdig. Im V2X-Netzwerk könnten Daten aus spezifischen Anwendungen wie Ampeln auch ein höheres Vertrauensniveau erhalten. Voraussetzung für dieses höhere Vertrauensniveau sind hohe Sicherheits- und Integritätsstandards für Daten im Betrieb dieser Anwendungen. Andernfalls könnte ein Angreifer diese Geräte manipulieren und gefälschte Daten mit hohem Vertrauensniveau senden.
Protokollbasiertes Vertrauensmodell
Funktionale Sicherheit erfordert ein spezifisches ASIL, um Daten für Fahrzeugfunktionen zu verwenden. Die Standards und Vorschriften zur funktionalen Sicherheit gewährleisten ein gemeinsames Verständnis der Anforderungen unter den Fahrzeugherstellern. Wenn ein Fahrzeug Daten in das V2X-Netzwerk sendet, könnte es einige Informationen über das grundlegende ASIL hinzufügen, unter dem die Daten erstellt wurden, und es könnte auch ein Vertrauensniveau für die Richtigkeit der Daten liefern. Dies würde es dem Ego-Fahrzeug ermöglichen, die empfangenen Daten zu klassifizieren und deren Verwendbarkeit in einer spezifischen Funktion oder einem spezifischen Anwendungsfall zu beurteilen.
Entitätenzentrierte und datenzentrierte Vertrauensmodelle
Der Schwerpunkt von entity-centric (entitätenzentrierten) Vertrauensmodellen liegt auf der Bewertung der Vertrauenswürdigkeit einzelner Endgeräte, während data-centric (datenzentrierte) Vertrauensmodelle die Zuverlässigkeit der empfangenen Daten priorisieren. Um eine genaue Validierung sowohl von Endgeräten als auch von Daten zu gewährleisten, stützen sich diese Vertrauensmodelle auf kollaborative Informationen aus mehreren Quellen, wie benachbarten Fahrzeugen oder der Verkehrsinfrastruktur. Kombinierte oder hybride Vertrauensmodelle werden genutzt, um die Vertrauenswürdigkeit von Daten zu berechnen und die Vertrauenswürdigkeit von datenübertragenden Endgeräten zu bewerten. Die Zuverlässigkeit der Daten wird anhand von weiteren Daten bewertet, die von zahlreichen Fahrzeugen gesammelt wurden. Funktionales Vertrauen und Vertrauen auf Basis von Empfehlungen werden genutzt, um die Vertrauenswürdigkeit eines Endgeräts zu bewerten.
Die grundlegenden Eigenschaften des V2X-Netzwerks widersprechen dem Bemühen, Vertrauen zwischen Fahrzeugen aufzubauen, da die Zeitspanne, in der sich die Fahrzeuge im selben Bereich befinden, kurz ist und die Fahrzeuge mit der Pseudonymisierung regelmäßig ihre Identität ändern. Daher könnte die Verkehrsinfrastruktur eine wichtige Rolle in einem solchen Vertrauensmodell spielen.
Fortgeschrittene Vertrauensmodelle
Es gibt darüber hinaus auch Untersuchungen und Diskussionen über fortgeschrittene Vertrauensmodelle:
- Bayesianische inferenzbasierte Vertrauensmodelle nutzen die Wahrscheinlichkeitstheorie, um das Vertrauensniveau zu bestimmen.
- Vertrauensmodelle, die auf tiefem und maschinellem Lernen basieren, verwenden Algorithmen, die Muster in einer riesigen Menge von Daten erkennen und die Zukunft vorhersagen können.
- Durch die Zuweisung verschiedener Mitgliedschaftsgrade zu verschiedenen Vertrauensstufen, managen Vertrauensmodelle, die auf unscharfer Logik (Fuzzy Logic) basieren, Mehrdeutigkeit und ungenaue Informationen.
Blockchainbasierte Vertrauensmodelle nutzen die unveränderlichen und dezentralen Eigenschaften der Blockchain, um Vertrauen in einer verteilten Umgebung zu schaffen
Externe Sensordaten als Potenzial und Herausforderung für zukünftige V2X-Anwendungsfälle
Zusammenfassend hält die Verwendung von externen Sensordaten in zukünftigen V2X-(Vehicle-to-Everything)-Anwendungsfällen großes Potenzial für die Verbesserung von Sicherheit, Effizienz und Gesamterlebnis bereit. Durch die Integration von Daten aus externen Sensoren wie Verkehrskameras, Wettermonitoren und Infrastruktursensoren können V2X-Systeme umfassendere und echtzeitnahe Informationen über die Umgebung sammeln. Dadurch erhalten Fahrzeuge auch Informationen, die außerhalb des Erfassungsbereichs ihrer Sensoren liegen, was fundierte Entscheidungen und angemessene Reaktionen zum Schutz anderer Verkehrsteilnehmer ermöglicht.
Die Verfügbarkeit von externen Sensordaten kann präzise und fortgeschrittene Funktionen wie „grüne Welle“-Automatisierung, Kreuzungsmanagement und Vorrangschaltung für Einsatzfahrzeuge ermöglichen. Beispielsweise können Fahrzeuge durch den Zugriff auf Verkehrskamerabilder genaue und aktuelle Informationen über Verkehrsstaus, Straßenzustände und Unfälle erhalten, um optimale Routen zu wählen und potenzielle Gefahren zu vermeiden.
Allerdings erfordert die erfolgreiche Implementierung von externen Sensordaten in V2X-Anwendungsfällen das Überwinden von Herausforderungen wie Datenzuverlässigkeit, Sicherheit und Datenschutz. Die Sicherstellung der Genauigkeit, Konsistenz und Integrität externer Sensordatenquellen ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von V2X-Systemen. Zusätzlich müssen robuste Datensicherheits- und Datenschutzmaßnahmen vorhanden sein, um sensible Informationen zu schützen und unbefugten Zugriff oder Manipulation der Daten zu verhindern.
Insgesamt hat mit den kontinuierlichen Fortschritten in Sensortechnologie, Konnektivität und künstlicher Intelligenz die Nutzung von externen Sensordaten in zukünftigen V2X-Anwendungsfällen das Potenzial, die Art und Weise, wie Fahrzeuge mit ihrer Umgebung interagieren, zu revolutionieren und kann zu sichereren, effizienteren und intelligenteren Transportsystemen sowie zum Schutz von ungeschützten Verkehrsteilnehmern führen.
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