|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
Информационная безопасность
Cyberattack detection in vehicles using characteristic functions, artificial neural networks, and visual analysis
[Обнаружение кибератак в транспортных средствах с использованием характеризующих функций, искусственных нейронных сетей и визуального анализа]
Y. Chevaliera, F. Fenzlb, M. Kolomeetsc, R. Riekeb, A. Chechulinc, C. Kraussbd a Université de Toulouse IRIT
b Fraunhofer Institute for Secure Information Technology
c St Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences
d Darmstadt University of Applied
Sciences
Аннотация:
Возможность подключения автономных транспортных средств к сетям порождает новые возможности для атак и, следовательно, потребность в развитии методов кибербезопасности. Таким образом, важно обеспечить, чтобы мониторинг сети в транспортном средстве включал в себя возможность точно обнаруживать вторжение и анализировать кибератаки на основе данных о транспортных средствах и журналов событий транспортных средств с учетом их конфиденциальности. В статье предложен и оценен метод, использующий характеризующую функцию и проведено его сравнение с подходом, основанным на искусственных нейронных сетей. Визуальный анализ соответствующих потоков событий дополняет оценку. Несмотря на то, что метод с характеризующей функцией на порядок быстрее, точность полученных результатов, по крайней мере, сравнима с таковой, полученной с помощью искусственной нейронной сети. Таким образом, этот метод представляет собой перспективный вариант для реализации во встраиваемых системах автомобиля. Кроме того, важным аспектом использования методов анализа в рамках кибербезопасности является объяснимость результатов обнаружения.
Ключевые слова:
безопасность сети контроллера, обнаружение вторжений, обнаружение аномалий, машинное обучение, автомобильная безопасность, мониторинг безопасности.
Поступила в редакцию: 08.06.2021
Образец цитирования:
Y. Chevalier, F. Fenzl, M. Kolomeets, R. Rieke, A. Chechulin, C. Krauss, “Cyberattack detection in vehicles using characteristic functions, artificial neural networks, and visual analysis”, Информатика и автоматизация, 20:4 (2021), 845–868
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/trspy1168 https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v20/i4/p845
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 199 | PDF полного текста: | 187 |
|