論文の概要: ROAD: The Real ORNL Automotive Dynamometer Controller Area Network
Intrusion Detection Dataset (with a comprehensive CAN IDS dataset survey &
guide)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14600v1
- Date: Tue, 29 Dec 2020 04:18:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-19 06:10:22.639479
- Title: ROAD: The Real ORNL Automotive Dynamometer Controller Area Network
Intrusion Detection Dataset (with a comprehensive CAN IDS dataset survey &
guide)
- Title(参考訳): ROAD: The Real ORNL Automotive Dynamometer Controller Area Intrusion Detection Dataset (包括的CAN IDSデータセットサーベイとガイド)
- Authors: Miki E. Verma and Michael D. Iannacone and Robert A. Bridges and
Samuel C. Hollifield and Bill Kay and Frank L. Combs
- Abstract要約: 公開可能なCAN侵入データセットの包括的調査について紹介する。
データとドキュメントの徹底的な分析に基づいて、データセットごとに詳細な説明を提供し、欠点、利点、提案されたユースケースを列挙します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8594711725515678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Controller Area Network (CAN) protocol is ubiquitous in modern vehicles,
but the protocol lacks many important security properties, such as message
authentication. To address these insecurities, a rapidly growing field of
research has emerged that seeks to detect tampering, anomalies, or attacks on
these networks; this field has developed a wide variety of novel approaches and
algorithms to address these problems. One major impediment to the progression
of this CAN anomaly detection and intrusion detection system (IDS) research
area is the lack of high-fidelity datasets with realistic labeled attacks,
without which it is difficult to evaluate, compare, and validate these proposed
approaches. In this work we present the first comprehensive survey of publicly
available CAN intrusion datasets. Based on a thorough analysis of the data and
documentation, for each dataset we provide a detailed description and enumerate
the drawbacks, benefits, and suggested use cases. Our analysis is aimed at
guiding researchers in finding appropriate datasets for testing a CAN IDS. We
present the Real ORNL Automotive Dynamometer (ROAD) CAN Intrusion Dataset,
providing the first dataset with real, advanced attacks to the existing
collection of open datasets.
- Abstract(参考訳): controller area network (can)プロトコルは現代の車両で広く使われているが、メッセージ認証のような重要なセキュリティ特性を欠いている。
これらの不確実性に対処するために、これらのネットワークに対する改ざん、異常、または攻撃を検出する研究分野が急速に成長し、この分野はこれらの問題に対処する様々な新しいアプローチとアルゴリズムを開発してきた。
このCAN異常検出・侵入検知システム(IDS)研究領域の進展の大きな障害の1つは、現実的なラベル付き攻撃を伴う高忠実度データセットの欠如であり、これらのアプローチを評価、比較、検証することが困難である。
本研究では,公開可能なCAN侵入データセットの包括的調査を行う。
データとドキュメントの詳細な分析に基づいて、データセット毎に詳細な説明を提供し、欠点やメリット、提案されたユースケースを列挙します。
分析の目的は、研究者がcan idをテストするための適切なデータセットを見つけることにある。
我々は、Real ORNL Automotive Dynamometer (ROAD) CAN Intrusion Datasetを紹介する。
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