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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신종훈 (경희대학교) 박성배 (경희대학교) 홍충선 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
527 - 531 (5page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.10.527

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

메타 학습 기반 차량용 유해 트래픽 탐지 시스템
신종훈 ,  박성배 ,  홍충선 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2022.10 학술저널

2021

시계열 이상치 탐지 기반 차량용 유해 트래픽 탐지 시스템
신종훈 ,  홍충선 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.12 학술대회자료
메타 학습 기반 차량용 유해 트래픽 탐지 시스템
신종훈 ,  홍충선 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
네트워킹 기능이 요구되는 전자기기를 포함한 자동차의 수가 증가함에 따라 차량 통신 환경에서의 보안이 중요해지고 있다. 하지만 차내 네트워크의 실제적 표준인 Controller Area Network(CAN) 버스의 보안 기능의 부족과 이에 따른 사이버 공격에 대한 취약함과 또한 CAN을 대체할 차량용 이더넷 (automotive ethernet)의 보안의 불확실성에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 표준이라고 할 수 있는 CAN 프로토콜의 취약한 보안을 보완하기 위해 여러 개선 방안 및 탐지 시스템들이 있다, 그러나 제조업체와 차량의 기능의 다양성은 유해 트래픽 탐지에서 주요 문제점 중 하나이다. 제조사 및 차량의 기능에 따라 다른 항목을 훈련시키고 새로운 유해 트래픽이 나올 때 마다 새로 데이터를 수집 후 훈련을 시키기에 너무 많은 수고가 있고 또한 계속 탐지 카테고리가 추가됨에 불필요하게 탐지 항목이 늘 수 있다. 본 논문은 위의 문제를 완화하기 위해 각 제조사 별 또한 각 차량 별 탐지 항목을 다르게 설정할 수 있고 새로운 탐지 항목을 추가함에도 많은 데이터를 요구하지 않는 Few Shot Learning을 이용한 메타 학습 기반 CAN 프로토콜과 이더넷의 유해 트래픽 탐지 시스템을 제안한다.
#메타 학습 #유해 트래픽 #네트워크 침입 탐지 #이상치 탐지 #차량용 이더넷 #meta-learning #malicious traffic #intrusion detection system #anomaly detection #controller area network #automotive ethernet

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 방법 & 결과
4. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
S. Tuohy, M. Glavin, C. Hughes, E. Jones, M. Trivedi, and L. Kilmartin, "Intra-vehicle networks: A review," IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., Vol. 16, No. 2, pp. 534-545, Apr. 2015. google schola J. Huang, M. Zhao, Y. Zhou, and C.-C. Xing, “In-vehicle networking: Protocols, challenges, and solutions,” IEEE Netw., Vol. 33, No. 1, pp. 92-98, Jan. 2019. google schola W. Zeng, M. A. S. Khalid, and S. Chowdhury, "In-vehicle networks outlook: Achievements and challenges," IEEE Commun. Surveys Tuts., Vol. 18, No. 3, pp. 1552-1571, 3rd Quart., 2016. google schola H. M. Song, H. R. Kim, and H. K. Kim, "Intrusion detection system based on the analysis of time intervals of can messages for in-vehicle network," Proc. IEEE Int. Conf. Inf. Net., 2016. google schola E. Seo, H. M. Song, and H. K. Kim, "GIDS: GAN based Intrusion Detection System for In-Vehicle Network," 2018 16th Annu. Conf. Privacy, Secur. Trust, pp. 1-6, 2018. google schola

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