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[국내논문] AI를 이용한 차량용 침입 탐지 시스템에 대한 평가 프레임워크 원문보기

情報保護學會誌 = KIISC review, v.32 no.4, 2022년, pp.7 - 17  

김형훈 (숭실대학교 소프트웨어학부) ,  정연선 (고려대학교 정보보호대학원) ,  최원석 (한성대학교 IT융합공학부) ,  조효진 (숭실대학교 소프트웨어학부)

초록
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운전자 보조 시스템을 통한 차량의 전자적인 제어를 위하여, 최근 차량에 탑재된 전자 제어 장치 (ECU; Electronic Control Unit)의 개수가 급증하고 있다. ECU는 효율적인 통신을 위해서 차량용 내부 네트워크인 CAN(Controller Area Network)을 이용한다. 하지만 CAN은 기밀성, 무결성, 접근 제어, 인증과 같은 보안 메커니즘이 고려되지 않은 상태로 설계되었기 때문에, 공격자가 네트워크에 쉽게 접근하여 메시지를 도청하거나 주입할 수 있다. 악의적인 메시지 주입은 차량 운전자 및 동승자의 안전에 심각한 피해를 안길 수 있기에, 최근에는 주입된 메시지를 식별하기 위한 침입 탐지 시스템(IDS; Intrusion Detection System)에 대한 연구가 발전해왔다. 특히 최근에는 AI(Artificial Intelligence) 기술을 이용한 IDS가 다수 제안되었다. 그러나 제안되는 기법들은 특정 공격 데이터셋에 한하여 평가되며, 각 기법에 대한 탐지 성능이 공정하게 평가되었는지를 확인하기 위한 평가 프레임워크가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 machine learning/deep learning에 기반하여 제안된 차랑용 IDS 5가지를 선정하고, 기존에 공개된 데이터셋을 이용하여 제안된 기법들에 대한 비교 및 평가를 진행한다. 공격 데이터셋에는 CAN의 대표적인 4가지 공격 유형이 포함되어 있으며, 추가적으로 본 논문에서는 메시지 주기 유형을 활용한 공격 유형을 제안하고 해당 공격에 대한 탐지 성능을 평가한다.

표/그림 (9)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 단락에서는 기존 제안된 Automotive IDS에 대한 평가 프레임워크에 대해 소개한다. 기존의 평가 프레임워크들은 machine learning 및 deep learning에 기반한 IDS에 중점을 맞춘 것이 아닌 규칙(e.
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참고문헌 (21)

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