論文の概要: Transforming In-Vehicle Network Intrusion Detection: VAE-based Knowledge Distillation Meets Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09043v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 16:29:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 16:58:09.832641
• Title: Transforming In-Vehicle Network Intrusion Detection: VAE-based Knowledge Distillation Meets Explainable AI
• Title（参考訳）: 車両内ネットワーク侵入検出をトランスフォーミングする - VAEベースの知識蒸留と説明可能なAI
• Authors: Muhammet Anil Yagiz, Pedram MohajerAnsari, Mert D. Pese, Polat Goktas,
• Abstract要約: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)に基づく知識蒸留手法を用いて,KD-XVAEと呼ばれる高度な侵入検知システムを提案する。 本モデルでは,1669個のパラメータで処理し,バッチ毎に0.3msの推論時間を実現することにより,複雑性を大幅に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the evolving landscape of autonomous vehicles, ensuring robust in-vehicle network (IVN) security is paramount. This paper introduces an advanced intrusion detection system (IDS) called KD-XVAE that uses a Variational Autoencoder (VAE)-based knowledge distillation approach to enhance both performance and efficiency. Our model significantly reduces complexity, operating with just 1669 parameters and achieving an inference time of 0.3 ms per batch, making it highly suitable for resource-constrained automotive environments. Evaluations in the HCRL Car-Hacking dataset demonstrate exceptional capabilities, attaining perfect scores (Recall, Precision, F1 Score of 100%, and FNR of 0%) under multiple attack types, including DoS, Fuzzing, Gear Spoofing, and RPM Spoofing. Comparative analysis on the CICIoV2024 dataset further underscores its superiority over traditional machine learning models, achieving perfect detection metrics. We furthermore integrate Explainable AI (XAI) techniques to ensure transparency in the model's decisions. The VAE compresses the original feature space into a latent space, on which the distilled model is trained. SHAP(SHapley Additive exPlanations) values provide insights into the importance of each latent dimension, mapped back to original features for intuitive understanding. Our paper advances the field by integrating state-of-the-art techniques, addressing critical challenges in the deployment of efficient, trustworthy, and reliable IDSes for autonomous vehicles, ensuring enhanced protection against emerging cyber threats.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の進化する状況では、堅牢な車載ネットワーク(IVN)のセキュリティが最重要である。 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)に基づく知識蒸留手法を用いて,性能と効率の両立を図る,KD-XVAE(Advanced Intrusion Detection System)を提案する。 本モデルでは,1669個のパラメータのみを演算し,バッチ毎に0.3msの推論時間を実現することにより,資源制約のある自動車環境に極めて適している。 HCRL Car-Hackingデータセットの評価では、DoS、Fuzzing、Gear Spoofing、RPM Spoofingを含む複数の攻撃タイプで完全なスコア(リコール、精度、F1スコア100%、FNR0%)を達成するという、例外的な機能を示している。 CICIoV2024データセットの比較分析は、従来の機械学習モデルよりもその優位性を強調し、完全な検出基準を達成する。 さらに、モデル決定における透明性を確保するために、説明可能なAI(XAI)技術を統合する。 VAEはオリジナルの特徴空間を潜在空間に圧縮し、蒸留されたモデルを訓練する。 SHAP(SHapley Additive exPlanations)値は、各潜伏次元の重要性に関する洞察を提供する。 本稿は、最先端技術を統合することにより、自動運転車への効率的で信頼性の高いIDSの展開における重要な課題に対処し、新たなサイバー脅威に対する保護の強化を図っている。

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