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/2510.25856v2
• Date: Sat, 01 Nov 2025 12:36:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 14:12:28.007367
• 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。

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