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OMNeT++
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研究发现：恶意流量模式严重降低 VANET 通信性能
本文使用 Veins 模拟框架，研究了恶意流量模式如何破坏车载自组织网络 (VANET)。研究人员在各种交通条件下模拟了消息泛洪和虚假信息传播等攻击。研究发现，这些对抗性策略可将数据包递送率最高降低 96.55%，并将网络吞吐量降低近 28%，凸显了当前 VANET 设计中存在的严重安全漏洞。
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New MINT-V2X dataset integrates vehicle mobility and network data
研究人员推出 MINT-V2X，一个旨在通过整合移动性和无线网络参数来弥合车联网（V2X）通信研究差距的新数据集。该综合数据集是通过结合 SUMO 的交通模拟和 OMNeT++/Simu5G 的网络模拟生成的，符合 3GPP Release 14 和 ETSI 标准。MINT-V2X 包含来自 1,386 辆汽车的超过 987 万个同步数据点，提供了真实的城市交通场景。通过路侧单元负载预测的案例研究证明了该数据集的实用性，显示出在纳入…