論文の概要: Real-Time Zero-Day Intrusion Detection System for Automotive Controller Area Network on FPGAs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10724v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 14:36:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 15:30:40.289483
• Title: Real-Time Zero-Day Intrusion Detection System for Automotive Controller Area Network on FPGAs
• Title（参考訳）: fpga上での自動車制御エリアネットワークの実時間ゼロデイ侵入検出システム
• Authors: Shashwat Khandelwal, Shreejith Shanker
• Abstract要約: 本稿では,ゼロデイアタックを検出するための教師なし学習に基づく畳み込みオートエンコーダアーキテクチャを提案する。 資源制約のZynq Ultrascaleプラットフォームを対象としたAMD/XilinxのVitis-AIツールを用いてモデルを定量化する。 提案モデルでは, 未知のDoS, ファジング, スプーフィング攻撃に対して, 同一以上の分類精度 (>99.5%) を達成することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.581341206178525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Increasing automation in vehicles enabled by increased connectivity to the outside world has exposed vulnerabilities in previously siloed automotive networks like controller area networks (CAN). Attributes of CAN such as broadcast-based communication among electronic control units (ECUs) that lowered deployment costs are now being exploited to carry out active injection attacks like denial of service (DoS), fuzzing, and spoofing attacks. Research literature has proposed multiple supervised machine learning models deployed as Intrusion detection systems (IDSs) to detect such malicious activity; however, these are largely limited to identifying previously known attack vectors. With the ever-increasing complexity of active injection attacks, detecting zero-day (novel) attacks in these networks in real-time (to prevent propagation) becomes a problem of particular interest. This paper presents an unsupervised-learning-based convolutional autoencoder architecture for detecting zero-day attacks, which is trained only on benign (attack-free) CAN messages. We quantise the model using Vitis-AI tools from AMD/Xilinx targeting a resource-constrained Zynq Ultrascale platform as our IDS-ECU system for integration. The proposed model successfully achieves equal or higher classification accuracy (> 99.5%) on unseen DoS, fuzzing, and spoofing attacks from a publicly available attack dataset when compared to the state-of-the-art unsupervised learning-based IDSs. Additionally, by cleverly overlapping IDS operation on a window of CAN messages with the reception, the model is able to meet line-rate detection (0.43 ms per window) of high-speed CAN, which when coupled with the low energy consumption per inference, makes this architecture ideally suited for detecting zero-day attacks on critical CAN networks.
• Abstract（参考訳）: 外部とのコネクティビティの増大による車両の自動化の強化により、以前サイロ化されていた controller area networks (can) のような自動車ネットワークの脆弱性が顕在化している。 電子制御ユニット(ECU)間の放送ベースの通信のようなCANの属性は、Denial of Service(DoS)、fuzzing、spoofing攻撃といったアクティブなインジェクション攻撃を実行するために、デプロイコストを削減している。 研究文献では、悪意のある行為を検出するために侵入検知システム(IDS)としてデプロイされた複数の教師付き機械学習モデルが提案されている。 アクティブ・インジェクション・アタックの複雑さが増すにつれ、これらのネットワークにおけるゼロデイ(ノーベル)アタックをリアルタイムに(伝播を防ぐため)検出することが、特定の関心事となる。 本稿では,ゼロデイ攻撃を検出するための教師なし学習に基づく畳み込み自動符号化アーキテクチャを提案する。 我々は,資源制約のZynq UltrascaleプラットフォームをターゲットとしたAMD/XilinxのVitis-AIツールを用いたモデルを,統合のためのIDS-ECUシステムとして定量化する。 提案モデルでは,最先端の教師なし学習ベースIDSと比較して,未確認のDoS,ファジング,スプーフィング攻撃に対して,同等以上の分類精度(>99.5%)を達成できた。 さらに、受信機とCANメッセージのウィンドウ上でIDS操作を巧みに重畳することにより、高速CANのラインレート検出 (0.43 ms per window) を達成でき、推論あたりの低エネルギー消費と組み合わせると、このアーキテクチャは重要なCANネットワークに対するゼロデイ攻撃を検出するのに最適である。

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