PAMPOS: Rilevamento di comportamenti anomali V2X con transformer causale senza etichette di attacco

Un nuovo schema di rilevamento di comportamenti anomali chiamato PAMPOS utilizza un transformer-decoder causale addestrato esclusivamente su traiettorie di veicoli benigni per identificare attacchi di falsificazione nelle reti V2X. A differenza dei metodi supervisionati esistenti, PAMPOS non richiede dati di attacco etichettati, ma rileva anomalie tramite un meccanismo di punteggio normalizzato top-K che individua caratteristiche cinematiche falsificate. Valutato su tutti i 19 tipi di attacco nel dataset VeReMi++ in scenari di ora di punta e pomeriggio, raggiunge AUC fino a 0,98 e F1-score fino a 0,95 per la maggior parte degli attacchi. L'approccio affronta il limite critico degli attuali MDS basati sull'apprendimento che falliscono contro attacchi sconosciuti.