論文の概要: ByCAN: Reverse Engineering Controller Area Network (CAN) Messages from Bit to Byte Level
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09265v1
- Date: Sat, 17 Aug 2024 18:10:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 21:29:47.463526
- Title: ByCAN: Reverse Engineering Controller Area Network (CAN) Messages from Bit to Byte Level
- Title（参考訳）: ByCAN: リバースエンジニアリングコントローラエリアネットワーク(CAN)メッセージのビットレベルからバイトレベルへの変換
- Authors: Xiaojie Lin, Baihe Ma, Xu Wang, Guangsheng Yu, Ying He, Ren Ping Liu, Wei Ni,
- Abstract要約: コントロールエリアネットワーク(Controller Area Network、CAN)は、自動車のサイバーセキュリティの脅威と自律的なアプリケーションにとって重要な研究対象である。
本研究では,完全に自動化されたリバースエンジニアリングシステムであるByCANを提案し,CANメッセージをリバースエンジニアリングする。
ByCANはクラスタリングとテンプレートマッチングアルゴリズムを使用して、CANフレームの仕様を自動的にデコードする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.381835491855522
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the primary standard protocol for modern cars, the Controller Area Network (CAN) is a critical research target for automotive cybersecurity threats and autonomous applications. As the decoding specification of CAN is a proprietary black-box maintained by Original Equipment Manufacturers (OEMs), conducting related research and industry developments can be challenging without a comprehensive understanding of the meaning of CAN messages. In this paper, we propose a fully automated reverse-engineering system, named ByCAN, to reverse engineer CAN messages. ByCAN outperforms existing research by introducing byte-level clusters and integrating multiple features at both byte and bit levels. ByCAN employs the clustering and template matching algorithms to automatically decode the specifications of CAN frames without the need for prior knowledge. Experimental results demonstrate that ByCAN achieves high accuracy in slicing and labeling performance, i.e., the identification of CAN signal boundaries and labels. In the experiments, ByCAN achieves slicing accuracy of 80.21%, slicing coverage of 95.21%, and labeling accuracy of 68.72% for general labels when analyzing the real-world CAN frames.
- Abstract（参考訳）: 現代の自動車の主要な標準プロトコルとして、制御エリアネットワーク(CAN)は、自動車のサイバーセキュリティ脅威と自律的アプリケーションにとって重要な研究ターゲットである。
CANの復号化仕様は、OEM(Original Equipment Manufacturers)が管理する独自のブラックボックスであるため、CANメッセージの意味を包括的に理解することなく、関連研究や産業開発を行うことは困難である。
本稿では,完全に自動化されたリバースエンジニアリングシステムであるByCANを提案し,CANメッセージをリバースエンジニアリングする。
ByCANは、バイトレベルのクラスタを導入し、バイトレベルとビットレベルの両方で複数の機能を統合することで、既存の研究より優れています。
ByCANはクラスタリングとテンプレートマッチングアルゴリズムを使用して、事前知識を必要とせずにCANフレームの仕様を自動的にデコードする。
実験結果から,ByCANはスライスおよびラベリング性能,すなわちCAN信号境界とラベルの識別において高い精度を達成することが示された。
実験では、ByCANのスライシング精度は80.21%、スライシングカバレッジは95.21%、ラベル付け精度は68.72%である。
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