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J-GLOBAL ID：202002217506852072   整理番号：20A0332689

多様化攻撃モデルに対する車載ネットワーク上の実用的IDS【JST・京大機械翻訳】

Practical IDS on In-vehicle Network Against Diversified Attack Models

著者 (6件)： Xiao Junchao (School of Systems Science and Engineering, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, China) ,  Xiao Junchao (School of Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China) ,  Wu Hao (CNCERT/CC, Beijing, China) ,  Li Xiangxue (School of Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China) ,  Li Xiangxue (Westone Cryptologic Research Center, Beijing, China) ,  Linghu Yuan (School of Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11945  ページ： 456-466  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両バスは,車両内の部品を相互接続する特殊な内部通信ネットワークである。コントローラエリアネットワーク(CANバス)(ロバストな車両バス標準)は,マイクロコントローラとデバイスを相互に通信することを可能にする。コミュニティは,CAN機能性と他の車内欠陥を利用する多くのセキュリティのbre例を見た。車載ネットワーク上の侵入検知システム(IDS)は,CANトラフィックと疑わしい活動を監視するのに有利である。一方,車内ネットワーク上の既存のIDSは,1つまたは2つの攻撃モデルをサポートするだけであり,より良い性能を有する多様な攻撃モデルに対する異常な車内CANトラフィックを同定することは,実際に実行できるようにより期待される。本論文では,多くの異なる攻撃を検出できる侵入検知システムを提案した。この方法は,実時間で車内ネットワークにより生成されたCANトラフィックを解析し,実際に車両の異常状態を同定する。著者らの提案は,自己エンコーダトリックをSVMモデルに融合した。より正確に,著者らは,CANトラフィックデータを抽出された特徴に圧縮するために学習する自動エンコーダ(元のデータに密接に適合するために圧縮できない)を導入した。次に,サポートベクトルマシンを異常なトラフィックを検出するために特徴に関して訓練した。いくつかの具体的攻撃を採用することにより,詳細なモデルパラメータ構成を示した。実験結果は,より良い検出性能(既存の提案よりも)を実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  多様化 ,  符号器 ,  *ネットワーク ,  セキュリティ ,  マイクロコントローラ ,  相互接続 ,  サポートベクトルマシン ,  コミュニティ ,  通信網
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  実時間 ,  侵入検知システム ,  機能性 ,  コントローラエリアネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 車載ネットワーク ,  侵入検知システム ,  自動エンコーダ

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多様化 ,  攻撃 ,  モデル ,  車載 ,  IDS