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J-GLOBAL ID：201802274596830708   整理番号：18A1341371

車載ネットワークのためのCANメッセージ周波数に基づく教師付きおよび教師なし侵入検出

Supervised and Unsupervised Intrusion Detection Based on CAN Message Frequencies for In-vehicle Network

著者 (9件)： Kuwahara Takuya (Kyoto University) ,  Baba Yukino (Kyoto University) ,  Kashima Hisashi (Kyoto University) ,  Kishikawa Takeshi (Panasonic Corporation) ,  Tsurumi Junichi (Panasonic Corporation) ,  Haga Tomoyuki (Panasonic Corporation) ,  Ujiie Yoshihiro (Panasonic Corporation) ,  Sasaki Takamitsu (Panasonic Corporation) ,  Matsushima Hideki (Panasonic Corporation)
資料名： Journal of Information Processing (Web)  (Journal of Information Processing (Web))
巻： 26  ページ： 306-313(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0109A  ISSN： 1882-6652  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の車両は電子制御ユニット(ECU)と外部通信装置を装備している。ECUのために広く使われている通信プロトコルであるコントローラ・エリア・ネットワーク(CAN)は,不適切なパケットを検出するためのセキュリティメカニズムを備えていない,すなわち,攻撃者がECUの脆弱性を利用して,悪意あるメッセージを昇進すると,それらは他のECUを制御することができ,車両の不適切な操作を引き起こす可能性がある。接続車の人気増加により,セキュリティ脅威に対して車内ネットワークを保護することが緊急課題となっている。本論文では,車内ネットワークにおける悪意あるCANメッセージを同定するための統計的異常検出法の適用性について報告した。悪意メッセージの侵入攻撃に焦点を合わせた。侵入攻撃の発生はメッセージトラフィックに確実に影響するため,侵入攻撃を検出するために固定時間ウィンドウで観測されるメッセージ数に焦点を合わせた。各受信機IDに関連するメッセージ数を組み込んだメッセージ配列を表現する特徴を定式化した。実際の車両からCANメッセージデータを収集し,本手法および実際の状況における特徴の定量的解析を行った。本実験の結果は,提案法が様々なケースで高速かつ正確な検出を提供することを実証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： システム ,  規格 ,  周波数弁別 ,  教師つき学習 ,  教師なし学習 ,  *検出 ,  *ネットワーク ,  適応性 ,  *攻撃行動 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： CAN ,  *ネットワーク攻撃 ,  車載システム ,  *車両ネットワーク ,  *侵入検出

著者キーワード (3件)： 異常検出 ,  侵入検知 ,  車載ネットワーク

分類 (3件)： 電装品  (QG03070C) ,  通信網  (ND07030A) ,  データ保護  (JD01020V)

引用文献 (17件)：

• [1] Bentley, J.L.: Multidimensional binary search trees used for associative searching, Comm. ACM, Vol.18, No.9, pp.509-517 (1975).
• [2] Cho, K.-T. and Shin, K.G.: Fingerprinting electronic control units for vehicle intrusion detection, Proc. 25th USENIX Security Symposium (USENIX), pp.911-927 (2016).
• [3] Garcia-Teodoro, P., Diaz-Verdejo, J., Maciá-Fernández, G. and Vázquez, E.: Anomaly-based network intrusion detection: Techniques, systems and challenges, <i>Computers & Security</i>, Vol.28, No.1, pp.18-28 (2009).
• [4] Hamada, Y., Inoue, M., Horihata, S. and Kamemura, A.: Intrusion detection by density estimation of reception cycle periods for in-vehicle networks: A proposal, Proc. Embedded Security in Cars Conference (ESCAR) (2016).
• [5] Kang, M.-J. and Kang, J.-W.: Intrusion detection system using deep neural network for in-vehicle network security, PLOS ONE, Vol.11, No.6, pp.1-17 (2016).

タイトルに関連する用語 (5件)： 車載 ,  Can ,  メッセージ ,  教師 ,  侵入