論文の概要: Change Point Models for Real-time Cyber Attack Detection in Connected Vehicle Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04185v1
• Date: Thu, 5 Mar 2020 21:19:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 07:49:39.485458
• Title: Change Point Models for Real-time Cyber Attack Detection in Connected Vehicle Environment
• Title（参考訳）: 接続車両環境におけるリアルタイムサイバー攻撃検出のための変更点モデル
• Authors: Gurcan Comert, Mizanur Rahman, Mhafuzul Islam, and Mashrur Chowdhury
• Abstract要約: 本研究では,CV環境におけるリアルタイムV2Iサイバー攻撃検出のための2つの変化点モデル,期待最大化(EM)と2種類の累積サミネーション(CUSUM)アルゴリズムの有効性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.863458801839857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Connected vehicle (CV) systems are cognizant of potential cyber attacks because of increasing connectivity between its different components such as vehicles, roadside infrastructure, and traffic management centers. However, it is a challenge to detect security threats in real-time and develop appropriate or effective countermeasures for a CV system because of the dynamic behavior of such attacks, high computational power requirement, and a historical data requirement for training detection models. To address these challenges, statistical models, especially change point models, have potentials for real-time anomaly detections. Thus, the objective of this study is to investigate the efficacy of two change point models, Expectation Maximization (EM) and two forms of Cumulative Summation (CUSUM) algorithms (i.e., typical and adaptive), for real-time V2I cyber attack detection in a CV Environment. To prove the efficacy of these models, we evaluated these two models for three different type of cyber attack, denial of service (DOS), impersonation, and false information, using basic safety messages (BSMs) generated from CVs through simulation. Results from numerical analysis revealed that EM, CUSUM, and adaptive CUSUM could detect these cyber attacks, DOS, impersonation, and false information, with an accuracy of (99%, 100%, 100%), (98%, 10%, 100%), and (100%, 98%, 100%) respectively.
• Abstract（参考訳）: 接続車両(CV)システムは、車両、道路インフラストラクチャ、交通管理センターなど、さまざまなコンポーネント間の接続が増加するため、サイバー攻撃の可能性を認識している。 しかし,このような攻撃の動的挙動,高い計算力要件,検出モデルのトレーニングのための履歴データ要求などにより,リアルタイムにセキュリティ脅威を検出し,CVシステムに対して適切な,あるいは効果的な対策を開発することは困難である。 これらの課題に対処するため、統計モデル、特に変化点モデルには、リアルタイムな異常検出の可能性がある。 本研究の目的は,CV環境下でのV2Iサイバー攻撃検出における2つの変化点モデル,期待最大化(EM)と2種類の累積要約(CUSUM)アルゴリズム(典型的,適応的)の有効性を検討することである。 これらのモデルの有効性を証明するため,CVから生成された基本安全メッセージ(BSM)を用いて,これらのモデルを用いて,3種類のサイバー攻撃,DOS(DoS)の否定,偽情報の評価を行った。 解析の結果、EM、CUSUM、適応CUSUMは、これらのサイバー攻撃、DOS、偽造、偽情報を検出でき、それぞれ99%、100%、100%、98%、10%、100%、100%、100%、100%、100%、100%、100%、100%)。

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