基于自编码器的自适应式入侵检测系统,为CAN网络提供单一门

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背景情况:

• 控制器区域网络 (CAN) 协议对于车载通信至关重要,但缺乏固有的安全性,使其易受攻击.
• 对于CAN网络而言,现有的入侵检测系统 (IDS) 往往是复杂的,并且未经优化,无法实时在设备上实现.
• 需要强大高效的安全解决方案来保护现代汽车免受网络威胁.

研究的目的:

• 为CAN网络提供一种新,轻量级,无监督的IDS,适合实时,在设备上部署.
• 开发基于正常CAN数据的基于自编码器的模型,以进行有效的攻击检测.
• 为了优化系统在现场可编程网关数组 (FPGA) 上硬件实现.

主要方法:

• 一个自动编码模型仅在正常的CAN流量数据上进行训练.
• 用高斯核密度估计和错误率分析来确定最佳检测值和数.
• 该模型在FPGA上使用未见的攻击数据进行验证,并为所有攻击类型采用单一的检测值.

主要成果:

• 拟议的IDS实现了高性能指标:平均准确率为99.2%,精度为99.2%,回忆率为99.1%,F1得分为99.2%.
• 该系统有效地检测了四种不同类型的攻击,这些攻击在训练期间没有遇到.
• 与现有的基于FPGA的IDS相比,硬件资源利用率 (LUT,翻页机) 和功耗大幅降低.

结论:

• 开发的轻量级无监督IDS为实时保护CAN网络提供了高度准确和高效的解决方案.
• FPGA的实施提供了一种实用且资源高效的方法,用于车辆中的设备入侵检测.
• 该系统能够通过单一的模型和值来检测多种攻击,这突显了它的稳定性和适应性.