論文の概要: SOME/IP Intrusion Detection using Deep Learning-based Sequential Models in Automotive Ethernet Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08262v1
• Date: Wed, 4 Aug 2021 09:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-22 14:38:00.872734
• Title: SOME/IP Intrusion Detection using Deep Learning-based Sequential Models in Automotive Ethernet Networks
• Title（参考訳）: 自動車イーサネットにおける深層学習に基づくシーケンスモデルを用いたSOME/IP侵入検出
• Authors: Natasha Alkhatib, Hadi Ghauch, and Jean-Luc Danger
• Abstract要約: 侵入検知システムはサイバー攻撃を検出するために広く利用されている。 本稿では,SOME/IPプロトコル上でのオフライン侵入検出のための深層学習に基づくシーケンシャルモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3204135551124407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intrusion Detection Systems are widely used to detect cyberattacks, especially on protocols vulnerable to hacking attacks such as SOME/IP. In this paper, we present a deep learning-based sequential model for offline intrusion detection on SOME/IP application layer protocol. To assess our intrusion detection system, we have generated and labeled a dataset with several classes representing realistic intrusions, and a normal class - a significant contribution due to the absence of such publicly available datasets. Furthermore, we also propose a simple recurrent neural network (RNN), as an instance of deep learning-based sequential model, that we apply to our generated dataset. The numerical results show that RNN excel at predicting in-vehicle intrusions, with F1 Scores and AUC values of 0.99 for each type of intrusion.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知システムは、サイバー攻撃、特にsome/ipなどのハッキング攻撃に弱いプロトコルを検出するために広く使われている。 本稿では,SOME/IPアプリケーション層プロトコル上でのオフライン侵入検出のための深層学習に基づくシーケンシャルモデルを提案する。 侵入検知システムを評価するために、私たちは、現実的な侵入を表すいくつかのクラスと通常のクラスを含むデータセットを作成しラベル付けしました。 さらに,開発したデータセットに適用可能な,ディープラーニングに基づくシーケンシャルモデルの一例として,単純なリカレントニューラルネットワーク(rnn)を提案する。 数値計算の結果,RNNは車内侵入予測に優れ,F1スコアとAUC値は各種類の侵入に対して0.99であることがわかった。

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