CAN 프로토콜은 차량 내 통신에 필수적이지만, 보안 기능이 부족하여 사이버 공격에 취약하다. 본 논문은 Binarized Neural Networks (BNNs) 기반의 경량 침입 탐지 기술을 제안한다. Payload 데이터, 메시지 ID, CAN 메시지 빈도를 활용하며, 비이진 특징을 통합하기 위한 하이브리드 바이너리 인코딩 기술을 개발한다. 제안된 BNN 프레임워크는 이상 탐지 및 다중 클래스 네트워크 트래픽 분류에 효과적이며, 마이크로 컨트롤러 및 게이트웨이 ECU에 적합하여 CAN 버스 안전 응용 분야의 실시간 요구 사항을 충족한다.
