تتطور نظم النقل الذكية (Intelligent Transportation Systems) بسرعة لإدماج نماذج لغوية ضخمة (Large Language Models) من أجل أداء مهام سيساعد على تحسين التجربة الإنسانية في مختلف الجوانب، بدءًا من تلخيص الرسائل إلى تقديم المساعدة التشغيلية والدعم في اتخاذ القرارات.

رغم أن هذه المكونات ليست جزءًا من الدوائر الأمنية الحرجة، إلا أنها تُدخل سطح هجوم عند مستوى التنبيه لم يتم معالجته بواسطة آليات الأمن التقليدية في نظم النقل، والتي تركز عادةً على المصادقة ونزاهة الرسائل.

تقدم الورقة العلمية بعنوان "Guarded-V2X" بنية جديدة مبتكرة لتحصين خدمات نظم النقل باستخدام نماذج اللغة، مع مراعاة قيود الوقت الحقيقي. يتم دمج نظام Guarded-V2X مع فلاتر قائمة على القواعد، مصنفات أمان خفيفة الوزن، وإنشاءات منظمة مرتبطة بالسياسات، مما يضمن تنفيذ الحدود الأمنية التي يمكن التحقق منها من الآلة قبل التحليل النهائي.

أجرى بحث Guarded-V2X تقييمًا باستخدام مجموعة تجريبية تتألف من أربع مراحل تشمل تحليل قابلية التسلل، معايير الضبط، اختبار فعالية الفلاتر، والقدرة على التحمل تحت الضغط العدائي. وُجد أن النتائج تُظهر أن الأنظمة غير المحصنة تُظهر ضعفاً متبقيًا تحت التجارب العدائية متعددة التفاعلات، بينما قللت Guarded-V2X بشكل مستمر من معدلات قبول التسلل وألغت الأمانات غير المراقبة في بيئات النظام ثنائي التفاعل، دون تجاوز حدود زمن الاستجابة.

إن هذه الابتكارات تمثل خطوة محورية نحو تعزيز الأمان في نظم النقل الذكية، ما يعزز الثقة في تطبيقات اللغة الذكية ويُحدث تغييرًا كبيرًا في كيفية تفاعل السيارات مع العالم من حولها.