論文の概要: When Authentication Is Not Enough: On the Security of Behavioral-Based Driver Authentication Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05923v3
- Date: Thu, 18 Apr 2024 13:42:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 14:38:58.485893
- Title: When Authentication Is Not Enough: On the Security of Behavioral-Based Driver Authentication Systems
- Title（参考訳）: 認証が不十分な場合--行動に基づくドライバ認証システムのセキュリティについて
- Authors: Emad Efatinasab, Francesco Marchiori, Denis Donadel, Alessandro Brighente, Mauro Conti,
- Abstract要約: 本研究では,機械学習(ML)とディープラーニング(DL)アーキテクチャに基づく軽量な行動ベースドライバ認証システムの開発を行う。
我々は、新たな回避攻撃のクラスであるGAN-CANを初めて提案し、攻撃者が完璧な攻撃成功率でこれらのシステムをどのように活用できるかを示した。
コントリビューションを通じて、これらのシステムを安全に採用する実践者を支援し、車の盗難を軽減し、ドライバーのセキュリティを高める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.2306792009435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Many research papers have recently focused on behavioral-based driver authentication systems in vehicles. Pushed by Artificial Intelligence (AI) advancements, these works propose powerful models to identify drivers through their unique biometric behavior. However, practitioners have not yet shown any interest in the topic. Indeed, several limitations and oversights make implementing the state-of-the-art impractical, such as the computational resources required for training and the management of false positives. Furthermore, while being proposed as security measures, researchers neglect possible attacks on these systems that can make them counterproductive. Driven by the significant gap between research and practical application, this paper seeks to connect these two domains. We develop two lightweight behavioral-based driver authentication systems based on Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) architectures designed for our constrained environments. We formalize a realistic system and threat model reflecting a real-world vehicle's network for their implementation. When evaluated on real driving data, our models outclass the state-of-the-art with an accuracy of up to 0.999 in identification and authentication. Motivated by the inherent vulnerabilities of ML and DL models, we are the first to propose GAN-CAN, a class of novel evasion attacks, showing how attackers can still exploit these systems with a perfect attack success rate (up to 1.000). Our attacks are effective under different assumptions on the attacker's knowledge and allow stealing a vehicle in less than 22 minutes. Finally, we formalize requirements for deploying driver authentication systems securely and avoiding attacks such as GAN-CAN. Through our contributions, we aid practitioners in safely adopting these systems, help reduce car thefts, and enhance driver security.
- Abstract（参考訳）: 最近、多くの研究論文が車両の行動に基づく運転者認証システムに焦点をあてている。
人工知能(AI)の進歩によって推進されたこれらの研究は、ユニークなバイオメトリックな振る舞いを通じてドライバーを識別する強力なモデルを提案する。
しかし、この話題への関心はまだ示されていない。
実際、いくつかの制限と監督により、訓練に必要な計算資源や偽陽性の管理など、最先端の非現実的実装が実現されている。
さらに、セキュリティ対策として提案されている一方で、研究者はこれらのシステムに対する攻撃が非生産的になる可能性を無視している。
研究と実用化の間に大きなギャップがあることから,本論文はこれらの2つの領域を結びつけることを目的としている。
本研究では,機械学習(ML)とディープラーニング(DL)アーキテクチャに基づく2つの軽量な行動ベースドライバ認証システムを開発した。
我々は,現実の車両のネットワークを反映した現実的なシステムと脅威モデルを定式化した。
実運転データで評価すると、我々のモデルは識別と認証において最大0.999の精度で最先端のモデルより優れている。
MLモデルとDLモデルの固有の脆弱性に触発された私たちは、新たな回避攻撃のクラスであるGAN-CANを初めて提案しました。
我々の攻撃は、攻撃者の知識の異なる仮定の下で有効であり、22分以内で車両を盗むことができる。
最後に,ドライバ認証システムをセキュアにデプロイするための要件を定式化し,GAN-CANなどの攻撃を回避する。
コントリビューションを通じて、これらのシステムを安全に採用する実践者を支援し、車の盗難を軽減し、ドライバーのセキュリティを高める。
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