Fugu-MT 論文翻訳(概要): MKF-ADS: Multi-Knowledge Fusion Based Self-supervised Anomaly Detection System for Control Area Network

論文の概要: MKF-ADS: Multi-Knowledge Fusion Based Self-supervised Anomaly Detection System for Control Area Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04293v2
Date: Fri, 15 Mar 2024 03:57:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 22:04:23.861876
Title: MKF-ADS: Multi-Knowledge Fusion Based Self-supervised Anomaly Detection System for Control Area Network
Title（参考訳）: MKF-ADS:制御領域ネットワークのための多知識融合に基づく自己教師付き異常検出システム
Authors: Pengzhou Cheng, Zongru Wu, Gongshen Liu,
Abstract要約: 制御エリアネットワーク(英: Control Area Network, CAN)は、車両ネットワークにおける電子制御ユニット(ECU)間の通信プロトコルである。 CANは、本質的にセキュリティ上のリスクのために、厳しいセキュリティ上の課題に直面している。本稿では,MKF-ADSと呼ばれる自己教師付き多知識融合異常検出モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.305680247704542
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Control Area Network (CAN) is an essential communication protocol that interacts between Electronic Control Units (ECUs) in the vehicular network. However, CAN is facing stringent security challenges due to innate security risks. Intrusion detection systems (IDSs) are a crucial safety component in remediating Vehicular Electronics and Systems vulnerabilities. However, existing IDSs fail to identify complexity attacks and have higher false alarms owing to capability bottleneck. In this paper, we propose a self-supervised multi-knowledge fused anomaly detection model, called MKF-ADS. Specifically, the method designs an integration framework, including spatial-temporal correlation with an attention mechanism (STcAM) module and patch sparse-transformer module (PatchST). The STcAM with fine-pruning uses one-dimensional convolution (Conv1D) to extract spatial features and subsequently utilizes the Bidirectional Long Short Term Memory (Bi-LSTM) to extract the temporal features, where the attention mechanism will focus on the important time steps. Meanwhile, the PatchST captures the combined contextual features from independent univariate time series. Finally, the proposed method is based on knowledge distillation to STcAM as a student model for learning intrinsic knowledge and cross the ability to mimic PatchST. We conduct extensive experiments on six simulation attack scenarios across various CAN IDs and time steps, and two real attack scenarios, which present a competitive prediction and detection performance. Compared with the baseline in the same paradigm, the error rate and FAR are 2.62\% and 2.41\% and achieve a promising F1-score of 97.3\%.
Abstract（参考訳）: 制御エリアネットワーク(英: Control Area Network, CAN)は、車両ネットワークにおける電子制御ユニット(ECU)間の通信プロトコルである。しかし、CANは本質的にセキュリティ上のリスクのため、厳しいセキュリティ上の課題に直面している。侵入検知システム(IDS)は、Vehicular Electronics and Systemsの脆弱性を修復するための重要な安全コンポーネントである。しかし、既存のIDSは複雑さの攻撃を識別できず、能力ボトルネックのため、より高い誤報を発生させる。本稿では,MKF-ADSと呼ばれる自己教師型マルチ知識融合型異常検出モデルを提案する。具体的には、アテンション機構(STcAM)モジュールとパッチスパース変換モジュール(PatchST)との空間時間相関を含む統合フレームワークを設計する。微細プルーニングを伴うSTcAMは1次元畳み込み(Conv1D)を用いて空間的特徴を抽出し、次に双方向長短期記憶(Bi-LSTM)を用いて時間的特徴を抽出し、注意機構は重要な時間ステップに集中する。一方、PatchSTは独立した単変量時系列から組み合わせたコンテキスト特徴をキャプチャする。最後に,本提案手法は,本質的な知識を学習し,PatchSTを模倣する能力を横断する学生モデルとして,STcAMへの知識蒸留に基づいている。我々は、様々なCANIDと時間ステップの6つのシミュレーション攻撃シナリオと、競合予測と検出性能を示す2つの実際の攻撃シナリオについて広範な実験を行った。同じパラダイムのベースラインと比較すると、エラーレートとFARは2.62\%と2.41\%であり、97.3\%の有望なF1スコアを達成する。

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