論文の概要: Anomaly Detection in Intra-Vehicle Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03537v1
- Date: Sat, 7 May 2022 03:38:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 14:38:15.141754
- Title: Anomaly Detection in Intra-Vehicle Networks
- Title（参考訳）: 車両内ネットワークにおける異常検出
- Authors: Ajeet Kumar Dwivedi
- Abstract要約: 現代の車両は車内ネットワークや外部ネットワークを含む様々なネットワークに接続されている。
既存のプロトコルの抜け穴によって、車両ネットワークのサイバー攻撃は激増している。
本稿では,CANバスプロトコルのセキュリティ問題について議論し,既知の攻撃を検出する侵入検知システム(IDS)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The progression of innovation and technology and ease of inter-connectivity
among networks has allowed us to evolve towards one of the promising areas, the
Internet of Vehicles. Nowadays, modern vehicles are connected to a range of
networks, including intra-vehicle networks and external networks. However, a
primary challenge in the automotive industry is to make the vehicle safe and
reliable; particularly with the loopholes in the existing traditional
protocols, cyber-attacks on the vehicle network are rising drastically.
Practically every vehicle uses the universal Controller Area Network (CAN) bus
protocol for the communication between electronic control units to transmit key
vehicle functionality and messages related to driver safety. The CAN bus
system, although its critical significance, lacks the key feature of any
protocol authentication and authorization. Resulting in compromises of CAN bus
security leads to serious issues to both car and driver safety. This paper
discusses the security issues of the CAN bus protocol and proposes an Intrusion
Detection System (IDS) that detects known attacks on in-vehicle networks.
Multiple Artificial Intelligence (AI) algorithms are employed to provide
recognition of known potential cyber-attacks based on messages, timestamps, and
data packets traveling through the CAN. The main objective of this paper is to
accurately detect cyberattacks by considering time-series features and attack
frequency. The majority of the evaluated AI algorithms, when considering attack
frequency, correctly identify known attacks with remarkable accuracy of more
than 99%. However, these models achieve approximately 92% to 97% accuracy when
timestamps are not taken into account. Long Short Term Memory (LSTM), Xgboost,
and SVC have proved to the well-performing classifiers.
- Abstract（参考訳）: イノベーションと技術の進歩とネットワーク間の相互接続の容易さにより、私たちは将来有望な分野であるInternet of Vehiclesへと進化しました。
現在、現代の車両は車内ネットワークや外部ネットワークを含む様々なネットワークに接続されている。
しかし、自動車業界における最大の課題は、車両を安全で信頼性のあるものにすることであり、特に既存の伝統的なプロトコルの抜け穴によって、車両ネットワークにおけるサイバー攻撃が急増している。
実際、全ての車両は、電子制御ユニット間の通信のためにユニバーサルコントローラエリアネットワーク(CAN)バスプロトコルを使用して、主要な車両機能と運転者の安全に関するメッセージを送信する。
CANバスシステムは重要な意味を持つが、いかなるプロトコル認証と認証の鍵となる機能は欠いている。
canバスのセキュリティの妥協は、自動車とドライバーの両方の安全に深刻な問題を引き起こす。
本稿では,CANバスプロトコルのセキュリティ問題について議論し,車載ネットワークに対する既知の攻撃を検出する侵入検知システム(IDS)を提案する。
多重人工知能(AI)アルゴリズムは、CANを通過するメッセージ、タイムスタンプ、データパケットに基づく、既知のサイバー攻撃の認識を提供するために使用される。
本研究の目的は,時系列の特徴と攻撃頻度を考慮し,サイバー攻撃を正確に検出することである。
評価されたAIアルゴリズムの大部分は、攻撃頻度を考慮すると、99%以上の顕著な精度で既知の攻撃を正しく識別する。
しかし、タイムスタンプが考慮されない場合、これらのモデルはおよそ92%から97%の精度が得られる。
Long Short Term Memory (LSTM)、Xgboost、SVCは性能の良い分類器であることが証明されている。
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