論文の概要: Advancing CAN Network Security through RBM-Based Synthetic Attack Data Generation for Intrusion Detection Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21496v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 13:33:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 18:49:11.54212
• Title: Advancing CAN Network Security through RBM-Based Synthetic Attack Data Generation for Intrusion Detection Systems
• Title（参考訳）: 侵入検知システムのためのRBMに基づく合成攻撃データ生成によるCANネットワークセキュリティの強化
• Authors: Huacheng Li, Jingyong Su, Kai Wang,
• Abstract要約: Internet of Vehicles (IoV)では、CAN(Controller Area Network)が深刻なサイバーセキュリティの脅威に対して極めて脆弱になっている。 本稿では,制限ボルツマンマシン(RBM)を用いて合成CAN攻撃データを生成する手法を提案する。 CANetの精度は0.6477から0.9725に向上し、EfficientNetは0.1067から0.1555に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7643612958544095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of network technologies and industrial intelligence has augmented the connectivity and intelligence within the automotive industry. Notably, in the Internet of Vehicles (IoV), the Controller Area Network (CAN), which is crucial for the communication of electronic control units but lacks inbuilt security measures, has become extremely vulnerable to severe cybersecurity threats. Meanwhile, the efficacy of Intrusion Detection Systems (IDS) is hampered by the scarcity of sufficient attack data for robust model training. To overcome this limitation, we introduce a novel methodology leveraging the Restricted Boltzmann Machine (RBM) to generate synthetic CAN attack data, thereby producing training datasets with a more balanced sample distribution. Specifically, we design a CAN Data Processing Module for transforming raw CAN data into an RBM-trainable format, and a Negative Sample Generation Module to generate data reflecting the distribution of CAN data frames denoting network intrusions. Experimental results show the generated data significantly improves IDS performance, with CANet accuracy rising from 0.6477 to 0.9725 and EfficientNet from 0.1067 to 0.1555. Code is available at https://github.com/wangkai-tech23/CANDataSynthetic.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク技術と産業知能の急速な発展は、自動車業界における接続性とインテリジェンスを高めた。 特に、Internet of Vehicles(IoV)では、電子制御ユニットの通信に不可欠だが、セキュリティ対策が組み込まれていないController Area Network(CAN)が、深刻なサイバーセキュリティの脅威に対して極めて脆弱になっている。 一方、ロバストモデルトレーニングに十分な攻撃データが不足しているため、侵入検知システム(IDS)の有効性が阻害される。 この制限を克服するために、制約ボルツマンマシン(RBM)を利用して合成CAN攻撃データを生成し、よりバランスの取れたサンプル分布を持つトレーニングデータセットを生成する新しい手法を提案する。 具体的には、生のCANデータをRBM学習可能なフォーマットに変換するCANデータ処理モジュールと、ネットワーク侵入を示すCANデータフレームの分布を反映したデータを生成する負サンプル生成モジュールを設計する。 CANetの精度は0.6477から0.9725に上がり、EfficientNetは0.1067から0.1555に向上した。 コードはhttps://github.com/wangkai-tech23/CANDataSynthetic.comで公開されている。

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