메타 학습 기반 차량용 유해 트래픽 탐지 시스템 (Meta-learning based Malicious Traffic Detection for Automotive Security)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 / 28권 / 10호 / 527 ~ 531페이지
· 저자명 : 신종훈, 박성배, 홍충선

초록

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.

영어초록

As the number of features provided in cars increases, numbers of Electronic Control Unit (ECU)s and ECUs with networking capability in vehicles are also increasing. With the increase of both ECUs and vehicles with ECUs, the importance of security for the automotive domain increases.
However, Controller Area Network (CAN), a de facto standard of the intra-vehicle network, lacks security features that raise alarms. In addition, automotive Ethernet, a technology considered as a replacement for CAN, has concerns that it might inherit an identical or similar weakness as Ethernet.
There are multiple network intrusion detection systems for CAN protocol to mitigate its lack of security features. Since features included in a vehicle are different according to each line of vehicles and vendors, the nonuniformity is an issue. Collecting and training different models for each vendor and vehicle and updating for new attack types are too costly. They might include unnecessary detection categories, thus increasing computing power for detection systems. To mitigate these issues, this paper proposed a Few Shot learning model utilizing meta-learning based malicious traffic detection system that could detect both malicious traffic of CAN and Ethernet with the capability of setting different detection categories with considerably fewer data and effort for each vehicle and vendor.

참고자료

· 없음