یک سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری عمیق برای گذرگاه CAN
محورهای موضوعی : فناوری اطلاعات و ارتباطات
1 - دانشگاه شیراز
2 - دانشگاه شیراز
کلید واژه: سیستم تشخیص نفوذ, یادگیری ماشین, شبکه داخل خودرویی, شبکه ناحیه کنترل کننده (CAN), شبکه عصبی پیچشی (CNN), یادگیری خصمانه,
چکیده مقاله :
در سالهای اخیر، با پیشرفت الکترونیک خودرو و توسعه وسایل نقلیه مدرن با کمک سیستم های نهفته و تجهیزات قابل حمل، شبکه های درون-خودرویی مانند شبکه ناحیه کنترل کننده (CAN) با مخاطرات امنیتی جدیدی مواجه شدهاند. از آنجا که گذرگاه CAN فاقد سیستم های امنیتی مانند تایید اعتبار و رمزگذاری برای مقابله با حملات سایبری میباشد، نیاز به یک سیستم تشخیص نفوذ برای شناسایی حملات به گذرگاه CAN بسیار ضرروی به نظر میرسد. در این مقاله، یک شبکه عصبی پیچیده متخاصم عمیق (DACNN) برای تشخیص انواع نفوذهای امنیتی در گذرگاههای CAN پیشنهاد شده است. به این منظور، روش DACNN که گسترش یافته روش CNN با استفاده از یادگیری خصمانه است، در سه مرحله به تشخیص نفوذ می پردازد؛ در مرحله نخست، CNN به عنوان توصیفگر ویژگی ها عمل نموده و ویژگیهای اصلی استخراج میشود و سپس، طبقه بندی کننده متمایزگر این ویژگیها را طبقهبندی می کند و در نهایت، به کمک یادگیری خصمانه نفوذ تشخیص داده میشود. جهت بررسی کارآمدی روش پیشنهادی، یک مجموعه داده منبع باز واقعی مورد استفاده قرار گرفت که ترافیک شبکه CAN را بر روی یک وسیله نقلیه واقعی در حین انجام حملات تزریق پیام ضبط نموده است. نتایج به دست آمده نشان میدهد که روش پیشنهادی نسبت به سایر روشهای یادگیری ماشین در نرخ منفی کاذب و میزان خطا عملکرد بهتری دارد که این میزان برای DoS و حمله جعل دنده محرک و حمله جعل RPM کمتر از 0.1 % می باشد و این میزان برای حمله فازی کمتر از 0.5% می باشد.
In recent years, with the advancement of automotive electronics and the development of modern vehicles with the help of embedded systems and portable equipment, in-vehicle networks such as the controller area network (CAN) have faced new security risks. Since the CAN bus lacks security systems such as authentication and encryption to deal with cyber-attacks, the need for an intrusion detection system to detect attacks on the CAN bus seem to be very necessary. In this paper, a deep adversarial neural network (DACNN) is proposed to detect various types of security intrusions in CAN buses. For this purpose, the DACNN method, which is an extension of the CNN method using adversarial learning, detects intrusion in three stages; In the first stage, CNN acts as a feature descriptor and the main features are extracted, and in the second stage, the discriminating classifier classifies these features and finally, the intrusion is detected using the adversarial learning. In order to show the efficiency of the proposed method, a real open source dataset was used in which the CAN network traffic on a real vehicle during message injection attacks is recorded on a real vehicle. The obtained results show that the proposed method performs better than other machine learning methods in terms of false negative rate and error rate, which is less than 0.1% for DoS and drive gear forgery attack and RPM forgery attack while this rate is less than 0.5% for fuzzy attack.
1] Khan, Zadid, et al. "Long Short-Term Memory Neural Network-Based Attack Detection Model for In-Vehicle Network Security." IEEE Sensors Letters 4.6 (2020): 1-4.
[2] Song, Hyun Min, Jiyoung Woo, and Huy Kang Kim. "In-vehicle network intrusion detection using deep convolutional neural network." Vehicular Communications 21 (2020): 100198.
[3] Islam, Riadul, and Rafi Ud Daula Refat. "Improving CAN bus security by assigning dynamic arbitration IDs." Journal of Transportation Security 13.1 (2020): 19-31.
[4] Linxi Zhang, et al. "A Hybrid Approach Toward Efficient and Accurate Intrusion Detection for In-Vehicle Networks." Digital Object Identifier 10.1109/ACCESS.2022.3145007
[5] Wang, Chundong, et al. "A distributed anomaly detection system for in-vehicle network using HTM." IEEE Access 6 (2018): 9091-9098.
[6] Park, Seunghyun, and Jin-Young Choi. "Hierarchical anomaly detection model for in-vehicle networks using machine learning algorithms." Sensors 20.14 (2020): 3934.
[7] E. Seo, H.M. Song, H.K. Kim, "GIDS: GAN based intrusion detection system for in-vehicle network", 2018 16th Annual Conference on Privacy, Security and Trust (PST), IEEE, 2018, pp. 1–6.
[8] Barletta, Vita Santa, et al. "Intrusion Detection for In-Vehicle Communication Networks: An Unsupervised Kohonen SOM Approach." Future Internet 12.7 (2020): 119.
[9] Barletta, Vita Santa, et al. "A Kohonen SOM Architecture for Intrusion Detection on In-Vehicle Communication Networks." Applied Sciences 10.15 (2020): 5062.
[10] Kosmanos, Dimitrios, et al. "A novel intrusion detection system against spoofing attacks in connected electric vehicles." Array 5 (2020): 100013.
[11] Luo, Shengda, et al. "Complementary Deep and Shallow Learning with Boosting for Public Transportation Safety." Sensors 20.17 (2020): 4671.
[12] Qin, Zhi-Quan, Xing-Kong Ma, and Yong-Jun Wang. "ADSAD: An unsupervised attention-based discrete sequence anomaly detection framework for network security analysis." Computers & Security 99 (2020): 102070.
[13] Alom, Md Zahangir, and Tarek M. Taha. "Network intrusion detection for cyber security using unsupervised deep learning approaches." 2017 IEEE National Aerospace and Electronics Conference (NAECON). IEEE, 2017.
[14] Hwang, Ren-Hung, et al. "An unsupervised deep learning model for early network traffic anomaly detection." IEEE Access 8 (2020): 30387-30399.
[15] Zavrak, Sultan, and Murat İskefiyeli. "Anomaly-based intrusion detection from network flow features using variational autoencoder." IEEE Access 8 (2020): 108346-108358.
[16] Merrill, Nicholas, and Azim Eskandarian. "Modified autoencoder training and scoring for robust unsupervised anomaly detection in deep learning." IEEE Access 8 (2020): 101824-101833.
[17] Huang, Jiabo, et al. "Unsupervised deep learning by neighbourhood discovery." International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019.
[18] Aljemely, Anas H., et al. "A novel unsupervised learning method for intelligent fault diagnosis of rolling element bearings based on deep functional auto-encoder." Journal of Mechanical Science and Technology 34.11 (2020): 4367-4381.
[19] Schlegl, Thomas, et al. "f-AnoGAN: Fast unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks." Medical image analysis 54 (2019): 30-44.
[20] CAR-HACKING DATASET, https://ocslab.hksecurity.net/Datasets/CAN-intrusion-dataset
[21] T. Han, C. Liu, W. Yang, D. Jiang, "A novel adversarial learning framework in deep convolutional neural network " intelligent diagnosis of mechanical faults, Knowledge-Based Syst. 165 (2019) 474–487.
