2024-03-29T19:43:59Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001922532023-11-14T00:51:14Z06164:06165:06462:09599
CAN通信における汎用的な攻撃検出を目的とした時系列データ解析jpnController Area Network,異常検出,機械学習http://id.nii.ac.jp/1001/00192164/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=192253&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan住友電気工業株式会社住友電気工業株式会社住友電気工業株式会社住友電気工業株式会社福田, 國統礒山, 芳一濱田, 芳博畑, 洋一車載ネットワークの高度化にともない,通信手法である Controller Area Network (CAN) におけるセキュリティ対策の重要性は高まり続けている.CAN の保護手法である異常検出は,関連データの利用により推定精度が向上するが,各データの意味,および,それらデータ間の関係性が既知の場合に限定される.そこで,本研究では,すべての CAN データを一律にバイト単位に分離,関連性の高いデータセットを抽出し,そのデータセットを用いた汎用的な異常検出を提案する.実車の CAN ログへ適用し,データ内容が不明な場合にも適用可能であり,なりすまし攻撃に対して有効なことを示す.ISSN 1882-0840コンピュータセキュリティシンポジウム2018論文集20182112011272018-11-09