論文の概要: CAN-BERT do it? Controller Area Network Intrusion Detection System based
on BERT Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09439v1
- Date: Mon, 17 Oct 2022 21:21:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 16:18:57.095229
- Title: CAN-BERT do it? Controller Area Network Intrusion Detection System based
on BERT Language Model
- Title（参考訳）: バートはできるのか?
BERT言語モデルに基づく制御領域ネットワーク侵入検知システム
- Authors: Natasha Alkhatib, Maria Mushtaq, Hadi Ghauch, Jean-Luc Danger
- Abstract要約: 深層学習に基づくネットワーク侵入検知システムであるCAN-BERTを提案する。
BERTモデルは,CANバス内の調停識別子(ID)のシーケンスを異常検出のために学習可能であることを示す。
また、車内侵入を0.8msから3msのCANIDシーケンス長でリアルタイムに識別できるだけでなく、F1スコアの0.81から0.99で様々なサイバー攻撃を検出できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.415997479508991
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Due to the rising number of sophisticated customer functionalities,
electronic control units (ECUs) are increasingly integrated into modern
automotive systems. However, the high connectivity between the in-vehicle and
the external networks paves the way for hackers who could exploit in-vehicle
network protocols' vulnerabilities. Among these protocols, the Controller Area
Network (CAN), known as the most widely used in-vehicle networking technology,
lacks encryption and authentication mechanisms, making the communications
delivered by distributed ECUs insecure. Inspired by the outstanding performance
of bidirectional encoder representations from transformers (BERT) for improving
many natural language processing tasks, we propose in this paper ``CAN-BERT", a
deep learning based network intrusion detection system, to detect cyber attacks
on CAN bus protocol. We show that the BERT model can learn the sequence of
arbitration identifiers (IDs) in the CAN bus for anomaly detection using the
``masked language model" unsupervised training objective. The experimental
results on the ``Car Hacking: Attack \& Defense Challenge 2020" dataset show
that ``CAN-BERT" outperforms state-of-the-art approaches. In addition to being
able to identify in-vehicle intrusions in real-time within 0.8 ms to 3 ms w.r.t
CAN ID sequence length, it can also detect a wide variety of cyberattacks with
an F1-score of between 0.81 and 0.99.
- Abstract（参考訳）: 高度な顧客機能の増加により、電子制御ユニット(ECU)は現代の自動車システムに統合されつつある。
しかし、車載ネットワークと外部ネットワークとの間の高い接続性は、車載ネットワークプロトコルの脆弱性を悪用できるハッカーの道を開く。
これらのプロトコルの中で、最も広く使われている車載ネットワーク技術として知られるController Area Network(CAN)は、暗号化と認証機構が欠如しており、分散ECUによる通信の安全性が低い。
本稿では,多くの自然言語処理タスクを改善するための変換器(BERT)による双方向エンコーダ表現の卓越した性能に着想を得て,CANバスプロトコルに対するサイバー攻撃を検出する深層学習ベースのネットワーク侵入検知システムである「CAN-BERT」を提案する。
Car Hacking: Attack \& Defense Challenge 2020"データセットの実験結果は、‘CAN-BERT’が最先端のアプローチを上回っていることを示している。
また、車内侵入を0.8msから3msのCANIDシーケンス長でリアルタイムに識別できるだけでなく、F1スコアの0.81から0.99で様々なサイバー攻撃を検出することもできる。
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