論文の概要: X-CANIDS: Signal-Aware Explainable Intrusion Detection System for Controller Area Network-Based In-Vehicle Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12278v3
- Date: Thu, 14 Mar 2024 11:14:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 13:51:55.960515
- Title: X-CANIDS: Signal-Aware Explainable Intrusion Detection System for Controller Area Network-Based In-Vehicle Network
- Title（参考訳）: X-CANIDS:制御領域ネットワークを用いた車載ネットワークのための信号対応説明可能な侵入検知システム
- Authors: Seonghoon Jeong, Sangho Lee, Hwejae Lee, Huy Kang Kim,
- Abstract要約: X-CANIDSは、CANデータベースを使用して、CANメッセージのペイロードを人間の理解可能な信号に分解する。
X-CANIDSはトレーニングフェーズにラベル付きデータセットを必要としないため、ゼロデイ攻撃を検出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.68111081144141
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Controller Area Network (CAN) is an essential networking protocol that connects multiple electronic control units (ECUs) in a vehicle. However, CAN-based in-vehicle networks (IVNs) face security risks owing to the CAN mechanisms. An adversary can sabotage a vehicle by leveraging the security risks if they can access the CAN bus. Thus, recent actions and cybersecurity regulations (e.g., UNR 155) require carmakers to implement intrusion detection systems (IDSs) in their vehicles. The IDS should detect cyberattacks and provide additional information to analyze conducted attacks. Although many IDSs have been proposed, considerations regarding their feasibility and explainability remain lacking. This study proposes X-CANIDS, which is a novel IDS for CAN-based IVNs. X-CANIDS dissects the payloads in CAN messages into human-understandable signals using a CAN database. The signals improve the intrusion detection performance compared with the use of bit representations of raw payloads. These signals also enable an understanding of which signal or ECU is under attack. X-CANIDS can detect zero-day attacks because it does not require any labeled dataset in the training phase. We confirmed the feasibility of the proposed method through a benchmark test on an automotive-grade embedded device with a GPU. The results of this work will be valuable to carmakers and researchers considering the installation of in-vehicle IDSs for their vehicles.
- Abstract（参考訳）: Controller Area Network (CAN) は、車両内の複数の電子制御ユニット(ECU)を接続する重要なネットワークプロトコルである。
しかし、CANベースの車載ネットワーク(IVN)は、CAN機構によるセキュリティリスクに直面している。
敵は、CANバスにアクセス可能な場合のセキュリティリスクを活用することにより、車両を妨害することができる。
したがって、最近の行動とサイバーセキュリティ規制(UNR 155など)では、自動車メーカーは車両に侵入検知システム(IDS)を実装する必要がある。
IDSはサイバー攻撃を検出し、実行された攻撃を分析するための追加情報を提供するべきである。
多くのIDSが提案されているが、その実現可能性や説明可能性に関する考慮はいまだに欠落している。
本研究は、CANベースのIVNのための新しいIDSであるX-CANIDSを提案する。
X-CANIDSは、CANデータベースを使用して、CANメッセージのペイロードを人間の理解可能な信号に分解する。
信号は、生ペイロードのビット表現を使用する場合に比べて侵入検出性能が向上する。
これらの信号は、どの信号やECUが攻撃されているかの理解を可能にする。
X-CANIDSはトレーニングフェーズにラベル付きデータセットを必要としないため、ゼロデイ攻撃を検出することができる。
我々は,GPUを用いた自動車グレード組込みデバイス上でのベンチマークテストにより,提案手法の有効性を確認した。
この研究の結果は、車載IDSを車に搭載することを検討する自動車メーカーや研究者にとって価値があるだろう。
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