論文の概要: CAN-LOC: Spoofing Detection and Physical Intrusion Localization on an
In-Vehicle CAN Bus Based on Deep Features of Voltage Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07895v1
- Date: Tue, 15 Jun 2021 06:12:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-16 14:58:37.312471
- Title: CAN-LOC: Spoofing Detection and Physical Intrusion Localization on an
In-Vehicle CAN Bus Based on Deep Features of Voltage Signals
- Title（参考訳）: CAN-LOC:電圧信号の深い特徴に基づく車載CANバスのスポーフィング検出と物理的侵入位置決定
- Authors: Efrat Levy and Asaf Shabtai and Bogdan Groza and Pal-Stefan Murvay and
Yuval Elovici
- Abstract要約: 車両内ネットワークのためのセキュリティ強化システムを提案する。
提案システムは,CANバスで測定した電圧信号から抽出した深い特徴を処理する2つの機構を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.813942331065206
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Controller Area Network (CAN) is used for communication between
in-vehicle devices. The CAN bus has been shown to be vulnerable to remote
attacks. To harden vehicles against such attacks, vehicle manufacturers have
divided in-vehicle networks into sub-networks, logically isolating critical
devices. However, attackers may still have physical access to various
sub-networks where they can connect a malicious device. This threat has not
been adequately addressed, as methods proposed to determine physical intrusion
points have shown weak results, emphasizing the need to develop more advanced
techniques. To address this type of threat, we propose a security hardening
system for in-vehicle networks. The proposed system includes two mechanisms
that process deep features extracted from voltage signals measured on the CAN
bus. The first mechanism uses data augmentation and deep learning to detect and
locate physical intrusions when the vehicle starts; this mechanism can detect
and locate intrusions, even when the connected malicious devices are silent.
This mechanism's effectiveness (100% accuracy) is demonstrated in a wide
variety of insertion scenarios on a CAN bus prototype. The second mechanism is
a continuous device authentication mechanism, which is also based on deep
learning; this mechanism's robustness (99.8% accuracy) is demonstrated on a
real moving vehicle.
- Abstract（参考訳）: コントローラエリアネットワーク(CAN)は車載機器間の通信に使用される。
CANバスは遠隔攻撃に弱いことが示されている。
このような攻撃に対抗するため、車両メーカーは車載ネットワークをサブネットワークに分割し、重要なデバイスを論理的に分離した。
しかし、攻撃者は悪意のあるデバイスを接続できる様々なサブネットワークに物理的にアクセスすることができる。
この脅威は、物理的侵入点を決定する方法が弱い結果を示し、より高度な技術開発の必要性を強調しているため、適切に対処されていない。
この種の脅威に対処するため,車載ネットワークのセキュリティ強化システムを提案する。
提案システムは,CANバスで測定した電圧信号から抽出した深い特徴を処理する2つの機構を含む。
第1のメカニズムは、データ拡張とディープラーニングを使用して、車両の開始時に物理的侵入を検出し、検出する。
この機構の有効性(100%精度)は、CANバスのプロトタイプ上で様々な挿入シナリオで実証される。
第2のメカニズムは、深層学習に基づく継続的デバイス認証機構であり、このメカニズムの堅牢性(99.8%の精度)は、実動車上で実証される。
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