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초록
본 논문은 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 활용하여 차량용 CAN 통신에서 발생하는 해킹 공격을 효과적으로 탐지하는 방법을 제안한다. 기존에 제안된 딥러닝 기반 탐지 기법은 차량과 같이 리소스가 제한된 환경에는 적용하기 어렵다는한계가 있다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘의 경량성과 효율성을 활용하여 차량용 CAN 통신에서의 공격 탐지 성능을 향상시켰다. RANSAC 알고리즘은 적은 연산 자원으로도 효과적인 탐지를 수행할 수 있어서 차량에 탑재 가능한 실용적인 해킹 탐지 솔루션을 제공할 수 있다.
키워드
Controller Area Network; Intrusion Detection System; Random Sample Consensus; Support Vector Machine; K-Nearest Neighbor
- 제목
- 랜덤 샘플 합의를 사용한 초경량 차량용 침입 탐지 시스템
- 제목 (타언어)
- Ultra-Light-Weight Automotive Intrusion Detection System Using Random Sample Consensus
- 저자
- 김종권; 임형철; 이주석; 이성수
- 발행일
- 2024-09
- 저널명
- 전기전자학회논문지
- 권
- 28
- 호
- 3
- 페이지
- 412 ~ 418