論文の概要: Graph-Based Intrusion Detection System for Controller Area Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11440v2
• Date: Tue, 29 Sep 2020 16:59:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 04:56:44.981187
• Title: Graph-Based Intrusion Detection System for Controller Area Networks
• Title（参考訳）: 制御領域ネットワークのためのグラフベース侵入検知システム
• Authors: Riadul Islam, Rafi Ud Daula Refat, Sai Manikanta Yerram, Hafiz Malik
• Abstract要約: コントロールエリアネットワーク(コントローラエリアネットワーク、英:Controller Area Network、略称:CAN)は、自動車業界で最も広く使われている車内通信ネットワークである。 我々は,Chi二乗法による4段階侵入検知システムを提案し,CANの強いサイバー攻撃や弱い攻撃を検知する。 その結果,DoS攻撃では5.26%の誤分類,ファジィ攻撃では10%の誤分類,リプレイ攻撃では4.76%の誤分類,スプーフィング攻撃では誤分類が認められなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.697297400355883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The controller area network (CAN) is the most widely used intra-vehicular communication network in the automotive industry. Because of its simplicity in design, it lacks most of the requirements needed for a security-proven communication protocol. However, a safe and secured environment is imperative for autonomous as well as connected vehicles. Therefore CAN security is considered one of the important topics in the automotive research community. In this paper, we propose a four-stage intrusion detection system that uses the chi-squared method and can detect any kind of strong and weak cyber attacks in a CAN. This work is the first-ever graph-based defense system proposed for the CAN. Our experimental results show that we have a very low 5.26% misclassification for denial of service (DoS) attack, 10% misclassification for fuzzy attack, 4.76% misclassification for replay attack, and no misclassification for spoofing attack. In addition, the proposed methodology exhibits up to 13.73% better accuracy compared to existing ID sequence-based methods.
• Abstract（参考訳）: コントロールエリアネットワーク(can)は自動車業界で最も広く利用されている車両内通信ネットワークである。 設計の単純さのため、セキュリティが保証される通信プロトコルに必要な要件のほとんどを欠いている。 しかし、安全で安全な環境は、自動運転車だけでなく、コネクテッドカーにも不可欠である。 そのため、CANセキュリティは自動車研究コミュニティにおいて重要なトピックの1つと考えられている。 本稿では,chi-squared法を用いて,あらゆる種類の強弱なサイバー攻撃を検出できる4段階侵入検知システムを提案する。 この研究は、canに初めて提案されたグラフベースの防御システムである。 その結果,DoS攻撃では5.26%の誤分類,ファジィ攻撃では10%の誤分類,リプレイ攻撃では4.76%の誤分類,スプーフィング攻撃では誤分類が認められなかった。 さらに,提案手法は,既存のidシーケンスに基づく手法と比較して,最大13.73%精度が向上した。

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