基于神经网络分类与超参数调优的 ECU 识别
密码学与安全
2022-08-24 v1 机器学习
摘要
控制器局域网络（CAN）协议的入侵检测需要现代化方法以与其他电气架构竞争。指纹入侵检测系统（IDS）为解决该问题提供了有前景的新途径。通过表征来自已知 ECU 的网络流量，可甄别危险报文。本文采用改进版指纹 IDS，利用步响应与网络流量的频谱表征并通过神经网络训练。借助特征集约简与超参数调优，该方法对可信 ECU 流量实现了 99.4% 的检测率。
引用
@article{arxiv.2208.10651,
title = {ECU Identification using Neural Network Classification and Hyperparameter Tuning},
author = {Kunaal Verma and Mansi Girdhar and Azeem Hafeez and Selim S. Awad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.10651},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 12 figures