論文の概要: A Critical Roadmap to Driver Authentication via CAN Bus: Dataset Review, Introduction of the Kidmose CANid Dataset (KCID), and Proof of Concept

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25856v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 18:01:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.527586
• Title: A Critical Roadmap to Driver Authentication via CAN Bus: Dataset Review, Introduction of the Kidmose CANid Dataset (KCID), and Proof of Concept
• Title（参考訳）: CANバスによるドライバ認証への重要なロードマップ:データセットレビュー、Kidmose CANid Dataset(KCID)の導入、概念実証
• Authors: Brooke Elizabeth Kidmose, Andreas Brasen Kidmose, Cliff C. Zou,
• Abstract要約: 犯罪者は、認証機構をバイパスするために、コントローラエリアネットワーク(CAN)バスシステムの脆弱性を利用する。 CANバスデータによるドライバ認証は、詳細な防御の有望な追加レイヤを提供する。 既存のオープンアクセスドライバフィンガープリントデータセットは、重大な制限に悩まされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6103615453094973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern vehicles remain vulnerable to unauthorized use and theft despite traditional security measures including immobilizers and keyless entry systems. Criminals exploit vulnerabilities in Controller Area Network (CAN) bus systems to bypass authentication mechanisms, while social media trends have expanded auto theft to include recreational joyriding by underage drivers. Driver authentication via CAN bus data offers a promising additional layer of defense-in-depth protection, but existing open-access driver fingerprinting datasets suffer from critical limitations including reliance on decoded diagnostic data rather than raw CAN traffic, artificial fixed-route experimental designs, insufficient sampling rates, and lack of demographic information. This paper provides a comprehensive review of existing open-access driver fingerprinting datasets, analyzing their strengths and limitations to guide practitioners in dataset selection. We introduce the Kidmose CANid Dataset (KCID), which addresses these fundamental shortcomings by providing raw CAN bus data from 16 drivers across four vehicles, including essential demographic information and both daily driving and controlled fixed-route data. Beyond dataset contributions, we present a driver authentication anti-theft framework and implement a proof-of-concept prototype on a single-board computer. Through live road trials with an unaltered passenger vehicle, we demonstrate the practical feasibility of CAN bus-based driver authentication anti-theft systems. Finally, we explore diverse applications of KCID beyond driver authentication, including driver profiling for insurance and safety assessments, mechanical anomaly detection, young driver monitoring, and impaired driving detection. This work provides researchers with both the data and methodological foundation necessary to develop robust, deployable driver authentication systems...
• Abstract（参考訳）: 現代の車両は、固定器やキーレスのエントリーシステムを含む従来のセキュリティ対策にもかかわらず、不正使用や盗難に弱いままである。 犯罪者は、制御エリアネットワーク(CAN)バスシステムの脆弱性を利用して認証メカニズムをバイパスし、ソーシャルメディアのトレンドは、未成年ドライバーによるレクリエーションの喜びを含むように、自動車盗難を拡張した。 CANバスデータによるドライバ認証は、防衛の深度保護の有望なレイヤを提供するが、既存のオープンアクセスドライバ指紋データセットは、生のCANトラフィックよりもデコードされた診断データに依存すること、人工的な定軌道実験設計、サンプリングレートの不足、人口統計情報の欠如など、重大な制限を被っている。 本稿では,既存のオープンアクセスドライバフィンガープリントデータセットの総合的なレビューを行い,その強度と限界を分析して,実践者のデータセット選択を指導する。 そこで,本研究では,Kidmose CANid Dataset (KCID)を導入し,本質的な人口統計情報を含む4台の車両の16人のドライバーから生のCANバスデータを提供することにより,これらの根本的な欠点に対処する。 データセットのコントリビューション以外にも,ドライバ認証のアンチ盗難フレームワークを提案し,シングルボードコンピュータ上で概念実証プロトタイプを実装した。 未修正の旅客車を用いた実走行試験を通じて,CANバスによる運転者認証による盗難防止システムの実現可能性を実証した。 最後に,保険及び安全評価のためのドライバプロファイリング,機械的異常検出,若手ドライバー監視,障害運転検出など,ドライバ認証以外のKCIDの多様な応用について検討する。 この研究は、堅牢でデプロイ可能なドライバ認証システムの開発に必要なデータと方法論の基礎を研究者に提供する。

関連論文リスト

• CANTXSec: A Deterministic Intrusion Detection and Prevention System for CAN Bus Monitoring ECU Activations [53.036288487863786]
  物理ECUアクティベーションに基づく最初の決定論的侵入検知・防止システムであるCANTXSecを提案する。 CANバスの古典的な攻撃を検知・防止し、文献では調査されていない高度な攻撃を検知する。 物理テストベッド上での解法の有効性を実証し,攻撃の両クラスにおいて100%検出精度を達成し,100%のFIAを防止した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-14T13:37:07Z)
• AI-Driven Intrusion Detection Systems (IDS) on the ROAD Dataset: A Comparative Analysis for Automotive Controller Area Network (CAN) [4.081467217340597]
  コントロールエリアネットワーク(CAN)バスは、電子制御ユニット(ECU)間の車内通信を管理する中央システムである。 CANプロトコルは、固有の脆弱性、暗号化と認証の欠如、攻撃面の拡大、堅牢なセキュリティ対策を必要とするセキュリティ上の問題を引き起こす。 本稿では、ステルスと洗練された注入を含む最新のROADデータセットについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T12:26:23Z)
• Your Car Tells Me Where You Drove: A Novel Path Inference Attack via CAN Bus and OBD-II Data [57.22545280370174]
  On Path Diagnostic - Intrusion & Inference (OPD-II) は物理カーモデルとマップマッチングアルゴリズムを利用した新しい経路推論攻撃である。 我々は4台の異なる車両と41トラックの道路および交通シナリオに対する攻撃を実行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T04:21:46Z)
• DriveCoT: Integrating Chain-of-Thought Reasoning with End-to-End Driving [81.04174379726251]
  本稿では,DriveCoTというエンド・ツー・エンドの運転データセットを総合的に収集する。 センサーデータ、制御決定、および推論プロセスを示すチェーン・オブ・シークレット・ラベルが含まれている。 我々は,私たちのデータセットに基づいてトレーニングされたDriveCoT-Agentと呼ばれるベースラインモデルを提案し,連鎖予測と最終決定を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:59:01Z)
• When Authentication Is Not Enough: On the Security of Behavioral-Based Driver Authentication Systems [53.2306792009435]
  我々はランダムフォレストとリカレントニューラルネットワークアーキテクチャに基づく2つの軽量ドライバ認証システムを開発した。 我々は,SMARTCANとGANCANという2つの新しいエスケープアタックを開発することで,これらのシステムに対する攻撃を最初に提案する。 コントリビューションを通じて、これらのシステムを安全に採用する実践者を支援し、車の盗難を軽減し、ドライバーのセキュリティを高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T14:33:26Z)
• OpenDriver: An Open-Road Driver State Detection Dataset [13.756530418314227]
  本稿では,運転状態検出のための大規模マルチモーダル運転データセット OpenDriver を提案する。 OpenDriverは合計3,278回の運転で、信号収集期間は約4,600時間である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-09T10:08:38Z)
• X-CANIDS: Signal-Aware Explainable Intrusion Detection System for Controller Area Network-Based In-Vehicle Network [6.68111081144141]
  X-CANIDSは、CANデータベースを使用して、CANメッセージのペイロードを人間の理解可能な信号に分解する。 X-CANIDSはトレーニングフェーズにラベル付きデータセットを必要としないため、ゼロデイ攻撃を検出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T03:11:02Z)
• Anomaly Detection in Intra-Vehicle Networks [0.0]
  現代の車両は車内ネットワークや外部ネットワークを含む様々なネットワークに接続されている。 既存のプロトコルの抜け穴によって、車両ネットワークのサイバー攻撃は激増している。 本稿では,CANバスプロトコルのセキュリティ問題について議論し,既知の攻撃を検出する侵入検知システム(IDS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-07T03:38:26Z)
• CAN-LOC: Spoofing Detection and Physical Intrusion Localization on an In-Vehicle CAN Bus Based on Deep Features of Voltage Signals [48.813942331065206]
  車両内ネットワークのためのセキュリティ強化システムを提案する。 提案システムは,CANバスで測定した電圧信号から抽出した深い特徴を処理する2つの機構を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T06:12:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。