論文の概要: MDHP-Net: Detecting Injection Attacks on In-vehicle Network using Multi-Dimensional Hawkes Process and Temporal Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10258v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 15:05:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:23.863089
• Title: MDHP-Net: Detecting Injection Attacks on In-vehicle Network using Multi-Dimensional Hawkes Process and Temporal Model
• Title（参考訳）: MDHP-Net:多次元ホークスプロセスと時間モデルを用いた車載ネットワークにおけるインジェクションアタックの検出
• Authors: Qi Liu, Yanchen Liu, Ruifeng Li, Chenhong Cao, Yufeng Li, Xingyu Li, Peng Wang, Runhan Feng,
• Abstract要約: 本稿では、インジェクションアタックとして知られる特定のタイプのサイバーアタックについて考察する。 これらのインジェクション攻撃は時間の経過とともに効果があり、徐々にネットワークトラフィックを操作し、車両の正常な機能を破壊している。 本稿では,MDHP-LSTMブロックに最適なMDHPパラメータを組み込んだインジェクション攻撃検出器MDHP-Netを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.356505647053716
• License:
• Abstract: The integration of intelligent and connected technologies in modern vehicles, while offering enhanced functionalities through Electronic Control Unit and interfaces like OBD-II and telematics, also exposes the vehicle's in-vehicle network (IVN) to potential cyberattacks. In this paper, we consider a specific type of cyberattack known as the injection attack. As demonstrated by empirical data from real-world cybersecurity adversarial competitions(available at https://mimic2024.xctf.org.cn/race/qwmimic2024 ), these injection attacks have excitation effect over time, gradually manipulating network traffic and disrupting the vehicle's normal functioning, ultimately compromising both its stability and safety. To profile the abnormal behavior of attackers, we propose a novel injection attack detector to extract long-term features of attack behavior. Specifically, we first provide a theoretical analysis of modeling the time-excitation effects of the attack using Multi-Dimensional Hawkes Process (MDHP). A gradient descent solver specifically tailored for MDHP, MDHP-GDS, is developed to accurately estimate optimal MDHP parameters. We then propose an injection attack detector, MDHP-Net, which integrates optimal MDHP parameters with MDHP-LSTM blocks to enhance temporal feature extraction. By introducing MDHP parameters, MDHP-Net captures complex temporal features that standard Long Short-Term Memory (LSTM) cannot, enriching temporal dependencies within our customized structure. Extensive evaluations demonstrate the effectiveness of our proposed detection approach.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントでコネクテッドな技術を現代車両に統合し、電子制御ユニットやOBD-IIやテレマティクスなどのインターフェースを通じて機能を強化しながら、車両の車載ネットワーク(IVN)を潜在的なサイバー攻撃にさらしている。 本稿では、インジェクションアタックとして知られる特定のタイプのサイバーアタックについて考察する。 実世界のサイバーセキュリティ敵の実証データ(https://mimic2024.xctf.org.cn/race/qwmimic2024 を参照)で示されるように、これらのインジェクション攻撃は時間の経過とともに励磁効果を持ち、ネットワークトラフィックを徐々に操作し、車の正常な機能を破壊し、最終的には安定性と安全性の両方を損なう。 攻撃者の異常行動を明らかにするために,攻撃行動の長期的特徴を抽出する新しいインジェクション攻撃検出器を提案する。 具体的には,まず,多次元ホークスプロセス (MDHP) を用いて,攻撃の時間励起効果をモデル化する理論的解析を行う。 MDHPパラメータを正確に推定するために,MDHPに適した勾配降下解法MDHP-GDSを開発した。 次に, MDHP-LSTMブロックに最適MDHPパラメータを統合するインジェクション攻撃検出器MDHP-Netを提案する。 MDHPパラメータを導入することで、MDHP-Netは、標準のLong Short-Term Memory (LSTM)ができない複雑な時間的特徴をキャプチャし、カスタマイズされた構造内での時間的依存関係を豊かにする。 大規模な評価は,提案手法の有効性を実証するものである。

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