# A Joint Reconstruction-Triplet Loss Autoencoder Approach Towards Unseen Attack Detection in IoV Networks

### 저자

Julia Boone, Tolunay Seyfi, Fatemeh Afghah

### 개요

본 논문은 사물 인터넷 기반 차량(IoV) 시스템의 보안 취약성을 해결하기 위해 비지도 학습 기반 오토인코더 방법을 제시합니다.  IoV 시스템은 방대한 데이터를 생성하고 광범위한 공격 표면을 가지므로 기존 보안 메커니즘으로는 정교하고 진화하는 사이버 공격을 정확하게 탐지하기 어렵습니다.  본 논정에서는 재구성 손실과 triplet margin 손실의 가중치 조합을 활용하여 정상 네트워크 데이터로만 오토인코더를 학습시켜  알려지지 않은 공격을 탐지합니다. 산업용 IoT 및 가정용 IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과,  정상 데이터에 대해 약 99%, 이상 데이터에 대해 97%~100%의 높은 정확도를 달성하였으며, 전이 학습을 통해 다른 도메인으로의 적용 가능성 또한 확인했습니다.

### 시사점, 한계점

- **시사점:**

    - IoV 시스템의 사이버 공격 탐지에 효과적인 비지도 학습 기반 오토인코더 모델 제시.

    - 재구성 손실과 triplet margin 손실의 조합을 통한 높은 정확도 달성.

    - 전이 학습을 통한 모델의 도메인 적응성 확인.

    - 산업 및 가정용 IoT 데이터셋을 활용한 실험을 통해 IoV 시스템에 대한 적용 가능성 검증.

- **한계점:**

    - 실험에 사용된 데이터셋이 실제 IoV 환경을 완벽하게 반영하지 못할 가능성.

    - 새로운 유형의 공격에 대한 모델의 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요.

    - 실제 IoV 시스템에 적용하기 위한 추가적인 성능 최적화 및 리소스 고려 필요.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2505.21703)

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