Research on Dataset for Attack Evaluation of In-vehicle Systems and Fuzz Data Generation
车载系统攻击评估数据集及模糊数据生成研究
基本信息
- 批准号:21K11892
- 负责人:
- 金额:$ 2.58万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
車載LANにつながるコンポーネントや車載システム全体のCANトラフィックを経由した攻撃に対して脆弱性や不具合を発見し評価できるような攻撃評価用データセットと生成プログラムの開発,またファジング用ファズデータの生成方法について研究を行っている.ファジング用ファズデータの生成方法の設計と開発を行い,データセットの評価は,機械学習を用いた異常検知手法に適用すると同時に,他の研究グループから発表されている検知アルゴリズムについても適用し評価を行う.評価用に擬似的な車載システムの構築を行い,車載LANでつながるカスタマイズ可能な疑似ECUと疑似ゲートウェイを用意する.これにより,攻撃評価用データセットとファズデータを定量的に評価できるようにする.評価結果を基に,データセットとファズデータ生成アルゴリズムを見直し完成形に近づけていくようにする.評価内容としては,データセットと生成プログラムの汎用性,評価内容の網羅性,攻撃(侵入)検知精度に与える影響等がある.同時に,データセットの攻撃検知アルゴリズムを混乱させるような敵対的サンプルの可能性についても検討する.また,CANに代わって実車に導入されつつある車載Ethernetからなるゾーンアーキテクチャの構成とそこにおけるトラフィックのモデル化についても着手し,車載Ethernetを用いた車載ネットワークの特徴や課題についても整理を始めた.車載EthernetではSDN(Software Defined Network)を用いて動的にネットワーク構成を変更することも可能であり,通常走行時・高速走行時・車庫入れ動作時などの利用シーンに適応した構成をとることで,トラフィックや遅延を最適化し,また外部からの攻撃から防御する手法について検討している.
开发攻击评估数据集和生成程序,可以发现和评估针对连接到车载 LAN 的组件和整个车载系统的 CAN 流量的攻击的漏洞和缺陷,以及生成用于模糊测试的模糊数据的方法。我们正在进行研究。我们设计并开发了一种生成用于模糊测试的模糊数据的方法,并通过将其应用于使用机器学习的异常检测方法来评估该数据集,以及应用和评估其他研究小组发布的检测算法。我们将构建一个用于评估的伪车载系统,并准备一个可定制的伪ECU和通过车载LAN连接的伪网关。这使得定量评估攻击评估数据集和模糊数据成为可能。根据评估结果,我们将审查数据集和模糊数据生成算法,使其更接近最终版本。评估内容包括数据集和生成程序的通用性、评估内容的全面性以及对攻击(入侵)检测精度的影响。同时,我们还考虑了对抗性样本混淆数据集中攻击检测算法的可能性。我们还开始配置由车载以太网组成的区域架构(该架构正在实际车辆中取代 CAN),并对其中的流量进行建模,并开始整理使用车载以太网的车载网络的特征和问题。通过车载以太网,还可以使用SDN(软件定义网络)动态改变网络配置,并通过使配置适应正常驾驶、高速驾驶和停车操作等使用场景,我们正在研究。优化流量和延迟并防止外部攻击的方法。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Study of The Risk Quantification Method of Cyber-Physical Systems focusing on Direct-Access Attacks to In-Vehicle Networks
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- DOI:10.1587/transfun.2022cip0004
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:KAWANISHI Yasuyuki;NISHIHARA Hideaki;YAMAMOTO Hideki;YOSHIDA Hirotaka;INOUE Hiroyuki
- 通讯作者:INOUE Hiroyuki
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大辻 英吾
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10.11405/nisshoshi.115.905 - 发表时间:
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- 资助金额:
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