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RIDS: 랜덤 포레스트 기반차량 내 네트워크 칩입 탐지 시스템
RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection System for In-Vehicle Network
- 이대기;
- 한창선;
- 이성수
초록
본 논문은 CAN(Controller Area Network) 버스에서 해킹에 의한 공격을 탐지하기 위한 랜덤 포레스트 기반 칩입 감지 시스템(RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection)을 제안한다. RIDS는 CAN 버스에서 나타날 수 있는 전형적인 세 가지 공격, 즉 DoS(Denial of Service) 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 탐지하며, 데이터 프레임 사이의 시간 간격과 그 편차, 페이로드끼리의 해밍 거리와 그 편차의 네 가지 파라미터를 사용하여 공격을 판단한다. RIDS는 메모리 중심 방식의 아키텍쳐를 가지며 노드의 정보를 메모리에 저장하여 사용하며 트리의 개수와 깊이만 조절하면 DoS 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 모두탐지할 수 있도록 확장이 용이한 구조로 설계되었다. 시뮬레이션 결과 RIDS는 정확도 0.9835, F1 점수 0.9545로 세 가지 공격을효과적으로 탐지할 수 있었다.
키워드
Controller Area Network; Intrusion Detection System; Random Forest; Machine Learning; Hacking; Automotive Cybersecurity; In-Vehicle Network
- 제목
- RIDS: 랜덤 포레스트 기반차량 내 네트워크 칩입 탐지 시스템
- 제목 (타언어)
- RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection System for In-Vehicle Network
- 저자
- 이대기; 한창선; 이성수
- 발행일
- 2022-12
- 저널명
- 전기전자학회논문지
- 권
- 26
- 호
- 4
- 페이지
- 614 ~ 621
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국전기전자학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 8 페이지
- ISSN
- E 2288-243X
P 1226-7244