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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김도완 (숭실대학교) 최대선 (숭실대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제31권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
1,279 - 1,290 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Intrusion Detection System을 회피하고 Physical Attack을 하기 위한 GAN 기반 적대적 CAN 프레임 생성방법
김도완 ,  최대선 정보보호학회논문지 2021.12 학술저널
차량 내부 네트워크 침입 탐지 시스템을 회피하고 Physical Attack을 위한 GAN 기반 적대적 CAN Frame 생성연구
김도완 2021.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
차량 기술이 성장하면서 운전자의 개입이 필요 없는 자율주행까지 발전하였고, 이에 따라 차량 내부 네트워크인 CAN 보안도 중요해졌다. CAN은 해킹 공격에 취약점을 보이는데, 이러한 공격을 탐지하기 위해 기계학습 기반 IDS가 도입된다. 하지만 기계학습은 높은 정확도에도 불구하고 적대적 예제에 취약한 모습을 보여주었다. 본 논문에서는 IDS를 회피할 수 있도록 feature에 잡음을 추가하고 또한 실제 차량의 physical attack을 위한 feature 선택 및 패킷화를 진행하여 IDS를 회피하고 실제 차량에도 공격할 수 있도록 적대적 CAN frame 생성방법을 제안한다. 모든 feature 변조 실험부터 feature 선택 후 변조 실험, 패킷화 이후 전처리하여 IDS 회피실험을 진행하여 생성한 적대적 CAN frame이 IDS를 얼마나 회피하는지 확인한다.
#Vehicle Privacy #Evasion Attack #Machine Learning #Adversarial Example

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경 지식 및 관련 연구
III. CAN 적대적 예제 생성
II. GAN 기반 적대적 CAN 패킷 생성 실험
III. 패킷 프레임 생성
IV. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Taxonomy and definitions for term related to driving automation systems for on-road motor vehicles,“ SAE International in United States, Apr. 2021. google schola R.B. GmbH, “CAN specification version 2.0,” Sep. 1991. google schola Jian Wang, Yameng Shao, Yuming Ge, and Rundong Yu, A survey of vehicle to everything(V2X) testing," Sensors 2019, vol. 19, no. 2, Jan. 2019. google schola S.H. Kim and Y.S. Kim, "Control area network security technology trends," The Magazine of the IEIE, 42(8), pp. 46-53, 2015. google schola H.M. Song, Jiyoung Woo, and H.K Kim, "In-vehicle network intrusion detection using deep convolutional neural network," Vehicular Communications 21, vol. 21, pp. 1-13, Jan. 2020. google schola

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