論文の概要: LiPar: A Lightweight Parallel Learning Model for Practical In-Vehicle Network Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08000v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 08:54:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:50:20.248326
• Title: LiPar: A Lightweight Parallel Learning Model for Practical In-Vehicle Network Intrusion Detection
• Title（参考訳）: LiPar: 実用的な車載ネットワーク侵入検知のための軽量並列学習モデル
• Authors: Aiheng Zhang, Kai Wang, Bailing Wang, Yulei Wu
• Abstract要約: 電子制御ユニット(ECU)にタスク負荷を割り当てる軽量並列ニューラルネットワーク構造LiParを提案する。 実験により、LiParは優れた検出性能、実行効率、軽量モデルサイズを有し、車内環境に実用的に適合し、車内CANバスのセキュリティを保護できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.342351434603344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of intelligent transportation systems, vehicles are exposed to a complex network environment. As the main network of in-vehicle networks, the controller area network (CAN) has many potential security hazards, resulting in higher requirements for intrusion detection systems to ensure safety. Among intrusion detection technologies, methods based on deep learning work best without prior expert knowledge. However, they all have a large model size and rely on cloud computing, and are therefore not suitable to be installed on the in-vehicle network. Therefore, we propose a lightweight parallel neural network structure, LiPar, to allocate task loads to multiple electronic control units (ECU). The LiPar model consists of multi-dimensional branch convolution networks, spatial and temporal feature fusion learning, and a resource adaptation algorithm. Through experiments, we prove that LiPar has great detection performance, running efficiency, and lightweight model size, which can be well adapted to the in-vehicle environment practically and protect the in-vehicle CAN bus security.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントな輸送システムの開発により、車両は複雑なネットワーク環境にさらされる。 車両内ネットワークのメインネットワークとして、コントローラエリアネットワーク(CAN)は多くの潜在的なセキュリティ上の危険性があり、安全を確保するために侵入検知システムの要求が高くなる。 侵入検知技術のうち、深層学習に基づく手法は、事前知識なしで最もうまく機能する。 しかしながら、いずれも大きなモデルサイズを持ち、クラウドコンピューティングに依存しているため、車載ネットワークにインストールするには適していない。 そこで本稿では,タスク負荷を複数の電子制御ユニット(ecu)に割り当てる軽量並列ニューラルネットワーク構造であるliparを提案する。 liparモデルは多次元分岐畳み込みネットワーク,空間的および時間的特徴融合学習,資源適応アルゴリズムから構成される。 実験により,リパーは車載環境に効果的に対応でき,車載バスのセキュリティを保護できる,優れた検出性能,走行効率,軽量モデルサイズを有することを実証した。

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