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Con la llegada del Internet de las cosas (IoT) y las tecnologas de computacin en la nube, estamos en la era de la automatizacin, las comunicaciones dispositivo a dispositivo (D2D) y mquina a mquina (M2M). Los vehculos automatizados han acaparado recientemente una enorme atencin en todo el mundo y han creado una nueva ola de revolucin en la industria del automvil. Sin embargo, para establecer plenamente los vehculos automatizados y su conectividad con el entorno, , , y siguen siendo siempre una cuestin crucial. No se puede negar que estos vehculos automticos son muy vulnerables a distintos tipos de ataques contra la seguridad. Adems, hoy en da estos sistemas se construyen a partir de componentes genricos. El anlisis previo de las diferentes tendencias de ataque y vulnerabilidades nos permite desplegar soluciones de seguridad con eficacia. Adems, la investigacin cientfica ha demostrado que un grupo puede rendir mejor que los individuos a la hora de tomar decisiones y hacer predicciones. Por lo tanto, este artculo trata de los , , y medibles de los vehculos automatizados a travs del que se inspira en . Hemos estudiado escenarios de casos de uso de vehculos automatizados y sistemas con niebla vehicular y hemos analizado los , , y mtricas de dichos sistemas. Nuestros enfoques sistemticos para medir la configuracin eficiente del sistema, , , y de los vehculos automatizados son esenciales para obtener la imagen global del sistema, como los patrones de diseo, las mejores prcticas para la configuracin del sistema, las mtricas y las mediciones.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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