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J-GLOBAL ID:202202291968779829   整理番号:22A0444431

GGNB:CANバスのためのグラフベースGaussナイーブBayes侵入検出システム【JST・京大機械翻訳】

GGNB: Graph-based Gaussian naive Bayes intrusion detection system for CAN bus
著者 (4件):
資料名:
巻: 33  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2984A  ISSN: 2214-2096  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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国家ハイウェイ交通安全管理(NHTSA)は自動車システムのサイバーセキュリティを他の情報システムのセキュリティより重要である。研究者は,制御装置エリアネットワーク(CAN)を用いて,臨界車両電子制御ユニット(ECU)に関する遠隔攻撃を既に実証した。そのうえ,既存の侵入検知システム(IDS)は,しばしば,攻撃の特定のタイプに取り組むために提案され,それは,多くの他のタイプの攻撃に脆弱なシステムを残す可能性がある。最短可能時間内の広範囲の攻撃を同定できる一般化IDSは,攻撃特異的IDSよりも実用的価値を持ち,それは達成するための自明なタスクではない。本論文では,グラフ特性とPageRank関連特徴を利用して,新しいグラフベースGaussナイーブBayes(GGNB)侵入検出アルゴリズムを提案した。実生CANデータセットのGGNBは,サービス(DoS),ファジィ,スプーフィング,再生,混合攻撃のそれぞれに対して,99.61%,99.83%,96.79%,および96.20%の検出精度を与えた。また,OpelAstraデータセットを用いて,提案方法は,DoS,診断,ファジィ化CAN ID,ファジィペイロード,再生,サスペンション,および混合攻撃を考慮して,それぞれ,100%,99.85%,99.92%,100%,99.92%,97.75%,および99.57%の検出精度を有する。GGNBベースの方法論は,同じアプリケーションで使用されるSVM分類器と比較して,それぞれ239×と135×低い訓練と試験時間を必要とする。Xilinx Zybo Z7フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)ボードを使用して,提案したGGNBは,従来のNNアーキテクチャよりも,それぞれ5.7×,5.9×,5.1×,および3.6×少ないスライス,LUT,フリップフロップ,およびDSPユニットを必要とする。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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