@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00200771,
 author = {大平, 修慈 and Kibrom, Araya Desta and 新井, イスマイル and 藤川, 和利},
 issue = {12},
 month = {Nov},
 note = {インターネットに接続する自動車が増加し，Controller Area Network (CAN) へのサイバー攻撃が深刻な問題になっている．CAN のデータフォーマットには送信元を識別する ID や認証する仕組みがないため，攻撃者から送信された不正なメッセージを区別できない．したがって，CAN メッセージの送信元識別手法を確立することで，不正なメッセージの検知 ・無効化に応用できる．既存研究では，CAN トランシーバの信号の遅延時間に着目し，送信元識別を行う手法が提案されている．この手法では，安価な計測デバイスを用いて遅延時間を観測し，送信元識別可能であることが確認されている．ただし，各 ECU の遅延時間の差が計測デバイスの時間分解能より小さい場合，ECU を正しく分類できない．そこで，遅延時間の高時間分解能観測により ECU の識別性能を向上させることが期待できる．本研究では，Time-Digital Converter (TDC) を用いた遅延時間の高分解能観測に基づく送信元識別手法を提案する．提案手法で用いるTDCは，原子核実験やハドロン実験で用いられ，FPGA で実装することでオシロスコープ等と比べると比較的低コストで実現できる．さらに，送信元識別において重要な特徴量を明らかにするために Relief-F と呼ばれるアルゴリズムを用いて特徴選択を行う．FPGA およびマイクロコンピュータにより計測デバイスを実装し，提案手法の ECU の分類に関する評価を行った．評価結果から，提案手法では研究室内の CAN バスのプロトタイプで 99.08%，実車で 94.10% の平均正解率となった．},
 title = {TDCによる遅延時間の高時間分解能観測に基づくCANメッセージの送信元識別手法},
 year = {2019}
}