車載ネットワークにおける電圧・遅延特性を用いた高精度・低コストな送信者識別手法

利用车载网络电压和延迟特性的高精度、低成本发送方识别方法

• 批准号: 21J10516
• 负责人: 大平 修慈
• 金额: $ 0.96万
• 依托单位: Nara Institute of Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-28 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21J10516/
• 关键词: 自動車セキュリティ; CAN; 侵入防止システム; OSカーネル; 車載ネットワーク; 情報セキュリティ; システムセキュリティ; Controller Area Network; 組込みセキュリティ

車載ネットワークController Area Network (CAN) におけるスプーフィング攻撃に対して，メッセージの送信者を識別する手法(以降，送信者識別手法)が攻撃検知性能と適用可能性のバランスに優れている．暗号アルゴリズムに基づく認証手法は，既存のElectronic Control Unit (ECU) のソフトウェアアップデートや追 加のハードウェアが必要となることから，実車へ適用する際に課題がある．一方で，物理層の特徴量に基づく送信者識別手法は，CAN信号の電圧や立ち上がり時間 といった既存のECUが持つ物理的な特徴量を学習し，送信者を識別する．そのため，暗号アルゴリズムに基づく認証手法と比べ，物理層の特徴量に基づく送信者識 別手法は既存のECUのソフトウェアアップデートや追加のハードウェアが必要ない．しかし，既存の送信者識別手法の識別性能は実車両において運用可能なレベル に達していない．そこで，本研究では物理層の特徴量に基づく送信者識別手法の精度を向上することを目的としている．本研究は(1)「物理的特徴に基づく各IDSの設計・実装」，(2)「複数の物理的特徴に基づくIDSの設計・実装」の2フェーズによって計画されており，本年度は第2フェーズの複数の物理的特徴に基づくIDSの設計・実装に取り組む予定であった．しかしながら，同様の手法を他の研究者に先行して提案されたことから，これらの手法に基づく防御手法の提案・実装に取り組んだ．提案手法は，攻撃者のECUのカーネルレベルで動作し，攻撃を検知すると直ちにメッセージの送信の拒否と遅延の挿入を行うことが可能であることが確認された．

Vehicle Controller Area Network (CAN) is an attack detection system, and the attack detection performance and applicability of the attack detection system are optimized. The basic authentication method of the password is to solve the problem of the existing Electronic Control Unit (ECU) software and the necessary problem of the application of the system. On the one hand, the physical layer characteristics are based on the transmitter identification method, and the CAN signal voltage is separated from the time when the existing ECU holds the physical characteristics to learn, and the transmitter identification is performed. The basic authentication method and the physical layer characteristic quantity are compared, and the basic messenger identification method is compared with the existing ECU software and the additional ECU software. The identification performance of existing messenger identification methods is not easy to use. In this paper, the characteristics of physical layer and the accuracy of messenger identification method are studied. This research is based on the following two projects: (1) Design and implementation of IDS based on physical characteristics;(2) Design and implementation of IDS based on physical characteristics; and (3) Design and implementation of IDS based on physical characteristics. The same method is used by other researchers in advance of the proposal, and the same method is used in the proposal of the basic defense method. The proposed method is that the attacker's ECU is activated, the attack is detected, the message is rejected, the delay is entered, the possibility is confirmed.

项目成果

IVNPROTECT: Isolable and Traceable Lightweight CAN-Bus Kernel-Level Protection for Securing In-Vehicle Communication

IVNPROTECT：可隔离且可追踪的轻量级 CAN 总线内核级保护，确保车内通信安全

• 发表时间: 2023
• 作者: Shuji Ohira;Araya Kibrom Desta;Ismail Arai;Kazutoshi Fujikawa
• 通讯作者: Kazutoshi Fujikawa

Rec-CNN: In-Vehicle Networks Intrusion Detection Using Convolutional Neural Networks Trained on Recurrence Plots

Rec-CNN：使用在递归图上训练的卷积神经网络进行车载网络入侵检测

• DOI: 10.1016/j.vehcom.2022.100470
• 发表时间: 2022
• 期刊: Vehicular Communications
• 影响因子: 6.7
• 作者: Araya Kibrom Desta;Shuji Ohira;Ismail Arai;Kazutoshi Fujikawa
• 通讯作者: Kazutoshi Fujikawa

PLI-TDC: Super Fine Delay-Time Based Physical-Layer Identification with Time-to-Digital Converter for In-Vehicle Networks

• DOI: 10.1145/3433210.3437530
• 发表时间: 2021-05
• 期刊: Proceedings of the 2021 ACM Asia Conference on Computer and Communications Security
• 作者: Shuji Ohira;Araya Kibrom Desta;Ismail Arai;K. Fujikawa

U-CAN: A Convolutional Neural Network Based Intrusion Detection for Controller Area Networks

U-CAN：基于卷积神经网络的控制器局域网入侵检测

• 发表时间: 2022
• 作者: Araya Kibrom Desta;Shuji Ohira;Ismail Arai;Kazutoshi Fujikawa
• 通讯作者: Kazutoshi Fujikawa