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An Optimal Cascade Feature-Level Spatiotemporal Fusion Strategy for Anomaly Detection in CAN Bus

Created by
  • Haebom

저자

Mohammad Fatahi, Danial Sadrian Zadeh, Benyamin Ghojogh, Behzad Moshiri, Otman Basir

개요

본 논문은 차량 내 CAN 버스의 브로드캐스트 기반 특성으로 인한 지능형 교통 시스템(ITS)의 보안 위험에 초점을 맞추고 있습니다. 기존의 이상 탐지 모델들이 특정 이상 구조에만 집중하여 견고성이 부족하고 공격을 포괄적으로 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해, 공간적 특징과 시간적 특징을 2-매개변수 유전 알고리즘(2P-GA)으로 최적화된 캐스케이드 구조를 통해 통합하는 캐스케이드 특징 수준 시공간 융합 프레임워크를 제안합니다. 제안된 프레임워크는 CAR-HACKING 데이터셋에서 모든 공격 유형을 100% 정확도로 탐지하며, AUC-ROC 0.9987을 달성하여 견고한 이상 탐지 성능을 보여줍니다. 공간 모듈은 정밀도를 약 4% 향상시키고, 시간 모듈은 재현율 손실을 보상하여 높은 진양성률을 유지합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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2P-GA 기반 캐스케이드 구조를 통한 시공간 특징 융합으로 기존 이상 탐지 모델의 한계를 극복하고, 다양한 유형의 CAN 버스 공격을 효과적으로 탐지하는 새로운 프레임워크를 제시했습니다.
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CAR-HACKING 데이터셋에서 100%의 정확도와 0.9987의 AUC-ROC를 달성하여 실제 환경에 적용 가능한 견고한 성능을 입증했습니다.
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공간 모듈과 시간 모듈의 상호 보완적 작용을 통해 정밀도와 재현율을 모두 높였습니다.
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한계점:
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제안된 프레임워크의 성능 평가가 특정 데이터셋(CAR-HACKING)에 국한되어 다른 데이터셋에 대한 일반화 성능은 추가적인 검증이 필요합니다.
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실제 차량 환경에서의 실시간 성능 및 자원 소모에 대한 분석이 부족합니다.
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2P-GA 최적화 과정의 계산 복잡도 및 최적화 시간에 대한 분석이 필요합니다.
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