論文の概要: Detecting message modification attacks on the CAN bus with Temporal Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08692v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 10:51:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:14:27.193799
• Title: Detecting message modification attacks on the CAN bus with Temporal Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 時間的畳み込みネットワークを用いたcanバスのメッセージ修正攻撃の検出
• Authors: Irina Chiscop, Andr\'as Gazdag, Joost Bosman, Gergely Bicz\'ok
• Abstract要約: 本稿では,CANネットワークに対する新しい機械学習による侵入検出手法を提案する。 提案手法は,CAN信号の正常な動作を学習し,悪質な信号と区別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3441021278275805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multiple attacks have shown that in-vehicle networks have vulnerabilities which can be exploited. Securing the Controller Area Network (CAN) for modern vehicles has become a necessary task for car manufacturers. Some attacks inject potentially large amount of fake messages into the CAN network; however, such attacks are relatively easy to detect. In more sophisticated attacks, the original messages are modified, making the de- tection a more complex problem. In this paper, we present a novel machine learning based intrusion detection method for CAN networks. We focus on detecting message modification attacks, which do not change the timing patterns of communications. Our proposed temporal convolutional network-based solution can learn the normal behavior of CAN signals and differentiate them from malicious ones. The method is evaluated on multiple CAN-bus message IDs from two public datasets including different types of attacks. Performance results show that our lightweight approach compares favorably to the state-of-the-art unsupervised learning approach, achieving similar or better accuracy for a wide range of scenarios with a significantly lower false positive rate.
• Abstract（参考訳）: 複数の攻撃により、車載ネットワークには悪用できる脆弱性があることが示されている。 現代の自動車の制御領域ネットワーク(CAN)の確保は、自動車メーカーにとって必要な課題となっている。 いくつかの攻撃はCANネットワークに大量の偽のメッセージを注入するが、そのような攻撃は比較的容易に検出できる。 より高度な攻撃では、元のメッセージが修正され、デテクションがより複雑な問題になる。 本稿では,CANネットワークに対する新しい機械学習による侵入検出手法を提案する。 我々は、通信のタイミングパターンを変えないメッセージ修正攻撃を検出することに注力する。 提案する時間的畳み込みネットワークベースソリューションは,can信号の正常な振る舞いを学習し,悪意のあるものと区別することができる。 攻撃の種類を含む2つの公開データセットから複数のCANバスメッセージIDを評価する。 結果, 軽量なアプローチは最先端の教師なし学習手法と好適に比較でき, 偽陽性率を有意に低く, 幅広いシナリオにおいて類似あるいは良好な精度が得られることがわかった。

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