• Analysis
• Detection
• Misbehavior
• Sicurezza
• Threat

Le tecnologie per abilitare la comunicazione tra auto stanno diventando sempre più comuni ma per implementarle è necessario l’impiego di un’infrastruttura sicura, capace di mitigare e rilevare correttamente attacchi in grado di minare l’integrità della rete. L’oggetto di questo lavoro è stata la Modena Automotive Smart Area (MASA), un'area della città di Modena destinata alla ricerca e allo sviluppo di nuove tecnologie tra le quali smart mobility, automotive cybersecurity e guida autonoma. In questa tesi si è innanzitutto analizzata l’infrastruttura dal punto di vista della sicurezza, identificando le principali minacce e suggerendo delle possibili contromisure. Per le minacce alle quali non è possibile fornire una contromisura hardware, o quantomeno logica, si è optato per l’implementazione di un sistema di misbehavior detection con i suoi 2 componenti principali: local detection da parte delle auto in rete e global detection da parte del Misbehavior Authority. Per valutare l’efficacia di tale sistema, si è simulato il suo comportamento con il framework F2MD sullo scenario del MASA. Nell’ultima parte della tesi viene infine proposta una versione più avanzata dell’attuale algoritmo di classificazione dei nodi implementato nel Misbehavior Authority, confrontandone i risultati.