该论文聚焦网联汽车（Connected Vehicles）中车联网（V2X）通信的安全与时间约束耦合问题。核心背景是：网联汽车必须在约100毫秒内判断接收到的基本安全消息（BSM）是否真实；若伪造的紧急制动警报及时进入规划管线，车辆会误刹车，导致安全失效由安全失效触发。现有入侵检测系统（IDS）按单车、单消息、静态规则运行，无法处理这种耦合，既看不到跨车队或跨时间涌现的攻击模式，也无法解决“丢弃可疑消息”与“丢弃真实紧急警报”之间的根本矛盾。论文提出一种三层多智能体架构，将时间约束作为硬性设计要求而非性能目标：第一层为车载智能体，在10毫秒预算内将每条V2X消息分为接受（Accept）、丢弃（Drop）、隔离（Quarantine）或上报（Escalate）四类动作，并在不确定时故意偏向Escalate，将模糊案例传递给路侧边缘智能体，以避免误丢合法警报；第二层为路侧边缘智能体，在50毫秒预算内融合多车辆的威胁评估，利用互补传感器观测解决安全-安全冲突；第三层为云端，通过拜占庭容错的联邦学习优化检测模型，并将更新权重重新分发到车队。所有时间预算直接源自SAE J2735和ETSI EN 302 637-2规定的100毫秒BSM周期。论文声称，现有框架没有同时为三层部署位置分配基于标准的延迟预算，也没有将安全-安全冲突消解作为一等设计约束。最后讨论开放问题：边缘侧投毒攻击，以及缺乏监管框架来规范自主安全响应。该研究适合车联网安全、嵌入式系统安全、多智能体系统和联邦学习方向的研究者阅读。

该论文提出了 VUPER，一个用于生成经过形式化验证的 ASN.1 UPER（非对齐压缩编码规则）解析器的框架。ASN.1 是一种广泛使用的接口描述语言，而 UPER 是其中关键的编码规则之一，尤其在蜂窝网络和车联网（V2X）通信等安全关键领域应用广泛。为保证这一基础基础设施的正确性和安全性，作者首先形式化了位精确解析器的概念，并识别出能够证明解析器与序列化器往返一致性的属性，同时考虑了 ASN.1 的向后/向前兼容性等特性。接着，他们按照 UPER 规范，为 ASN.1 基本类型和结构实现并验证了解析器和序列化器组合子。他们还开发了一个编译器，能够将 ASN.1 定义转换为经过验证的解析器。最后，他们构建了一个以 VUPER 解析器为测试基准的动态测试框架。为了实证评估，作者使用 5G 和 V2X 通信协议测试了 7 个开源和 4 个商业 ASN.1 解析器。VUPER 在流行解析器中发现了 20 种类型的不一致，并展示了对 ASN.1 UPER 标准更严格的合规性。此外，他们还通过利用这些解析器漏洞展示了具体攻击。该研究的主要贡献在于提出了一种可能的方法来生成验证过的解析器，并揭示了现有解析器实现中的大量缺陷，为相关安全加固提供了基础。适合编译器、形式化验证、协议安全及通信系统安全领域的研究人员和工程师阅读。

本文研究了车联网（V2X）协同感知中的安全漏洞。协同感知通过连接车辆交换中间特征来提高自动驾驶感知能力，其中置信度驱动的稀疏通信仅传输感知关键的空间区域以降低带宽。然而，一旦协作方被攻陷，攻击者可以在高置信度或自车不确定区域注入恶意特征，这些特征在融合过程中会被优先选中并放大。以Where2comm框架为例，作者提出了一种伪善良（Pretend Benign）攻击，利用其空间置信度机制，在不确定但感知关键的区域注入隐蔽扰动，严重降低3D目标检测性能，同时保持类似良性特征。此外，作者指出现有信任防御的弱点：它们主要依赖单一一致性信号，当多个攻击者形成伪共识以偏置信任估计时，容易受到攻击。为此，本文提出了一种轻量级防御——全局-局部结构信任（GLST），通过三种互补视角评估协作方可靠性：全局特征一致性、多尺度局部残差一致性和与自车语义拓扑的结构一致性。由此产生的信任分数指导特征融合，抑制不可靠的协作方。在OPV2V数据集上的实验表明，GLST在面对单攻击者伪善良攻击时具有竞争力的性能，在多攻击者场景下鲁棒性显著增强。在四攻击者伪善良攻击下，GLST保持了0.69 AP@0.3，而现有单信号防御严重退化。GLST对基于梯度的攻击（如PGD）也有效，表明多级信任建模对于保护置信度驱动的协同感知至关重要。本文适合对自动驾驶安全性、V2X通信和对抗性防御感兴趣的研究人员阅读。

该论文针对智能交通系统中车辆与基础设施间安全通信的关键需求，聚焦于恶意或异常车辆密码凭证的及时撤销问题。当前标准对撤销处理规定模糊，现有方案在可扩展性和有效性方面存在严重局限。为此，作者提出了一种形式化验证的车辆自撤销机制，该机制利用车辆中的可信处理元素（TPE），但不依赖可信时间源，从而避免了时间同步的脆弱性。方案兼容现有标准化工作，并首次利用Tamarin证明器保证撤销的确定性和可预测的上界，即使在存在现实攻击者（如网络延迟、消息丢失）的情况下也能确保撤销的实效性。作者在虚拟5G-Edge部署场景中模拟了大量车辆通信的真实环境，包括网络故障和延迟，实验结果表明该机制在保持形式化保证的同时，具有低网络开销和良好的可扩展性。该工作对V2X安全基础设施的改进具有重要参考价值。