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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임형철 (Soongsil University) 이동현 (Soongsil University) 이성수 (Soongsil University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제26권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
99 - 104 (6page)

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본 논문에서는 공격 횟수와 공격 유형을 모두 고려하여 차량 내 네트워크에서 해킹을 탐지하는 침입 탐지 시스템의 성능을 개선하는 기법을 제안한다. 침입 탐지 시스템에서 침입을 정상으로 잘못 인식하는 FNR(False Negative Rate)과 정상을 침입으로 잘못 인식하는 FPR(False Positive Rate)은 모두 차량의 안전에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 일정 홧수 이상 공격으로 탐지된 데이터 프레임을 자동적으로 공격으로 처리하며, 자동 공격으로 판단하는 방법도 공격 유형에 따라 다르게 적용함으로서 FNR과 FPR을 모두 개선하는 침입 탐지 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 기법은 DoS(Denial of Service) 공격과 Spoofing 공격에서 FNR과 FPR을 효과적으로 개선할 수 있었다.
#Controller Area Network #Intrusion Detection System #Random Forest #Machine Learning #In-Vehicle Network #Attack Count #Attack Type

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CAN 버스 공격 및 탐지
Ⅲ. 제안하는 알고리즘
Ⅳ. 결론
References

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