論文の概要: An Optimal Cascade Feature-Level Spatiotemporal Fusion Strategy for Anomaly Detection in CAN Bus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18821v2
• Date: Wed, 05 Mar 2025 04:45:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 17:18:40.417561
• Title: An Optimal Cascade Feature-Level Spatiotemporal Fusion Strategy for Anomaly Detection in CAN Bus
• Title（参考訳）: CANバスにおける異常検出のための最適カスケード特徴レベル時空間融合戦略
• Authors: Mohammad Fatahi, Danial Sadrian Zadeh, Benyamin Ghojogh, Behzad Moshiri, Otman Basir,
• Abstract要約: 本研究では,本問題の本質的な性質に基づくモデルを構築し,全ての支配的パターンを網羅する。 提案モデルでは,F1スコアと精度が向上し,これまでに提示された全てのモデルの中で最高の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8151714475955263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles represent a revolutionary advancement driven by the integration of artificial intelligence within intelligent transportation systems. However, they remain vulnerable due to the absence of robust security mechanisms in the Controller Area Network (CAN) bus. In order to mitigate the security issue, many machine learning models and strategies have been proposed, which primarily focus on a subset of dominant patterns of anomalies and lack rigorous evaluation in terms of reliability and robustness. Therefore, to address the limitations of previous works and mitigate the security vulnerability in CAN bus, the current study develops a model based on the intrinsic nature of the problem to cover all dominant patterns of anomalies. To achieve this, a cascade feature-level fusion strategy optimized by a two-parameter genetic algorithm is proposed to combine temporal and spatial information. Subsequently, the model is evaluated using a paired t-test to ensure reliability and robustness. Finally, a comprehensive comparative analysis conducted on two widely used datasets advocates that the proposed model outperforms other models and achieves superior accuracy and F1-score, demonstrating the best performance among all models presented to date.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は、インテリジェント輸送システムにおける人工知能の統合によって推進される革命的な進歩を表している。 しかし、コントローラエリアネットワーク(CAN)バスに堅牢なセキュリティ機構がないため、脆弱なままである。 セキュリティ問題を緩和するために、多くの機械学習モデルと戦略が提案されている。 そこで,本研究では,CANバスのセキュリティ脆弱性を軽減し,過去の作業の限界に対処するため,本研究の本質的な性質に基づくモデルを開発し,すべての異常パターンを網羅する。 そこで,2パラメータ遺伝的アルゴリズムによって最適化されたカスケード機能レベルの融合戦略を提案し,時間情報と空間情報を組み合わせた。 その後、モデルの信頼性と堅牢性を確保するため、ペアt-testを用いてモデルを評価する。 最後に、2つの広く使われているデータセットで実施された総合的な比較分析では、提案モデルは他のモデルよりも優れており、より優れた精度とF1スコアを達成し、現在提示されている全てのモデルの中で最高のパフォーマンスを示す。

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