联机汽车网络安全：基于 RAN 数据的位置异常检测
密码学与安全
2024-07-04 v1 网络与互联网体系结构
摘要
联机汽车的网络安全是更广泛物联网 (IoT) 生态系统中不可忽视的关键议题。网络攻击，包括劫持与欺骗，构成对这些技术进步的重大威胁，可能导致对车联网的未授权控制，或创建虚假身份。鉴于在所有车辆中部署完整防御逻辑的困难，本文提出了一种通过调制访问网络 (RAN) 事件监控来识别潜在攻击的新方法。本文的主要贡献是一个位置异常检测模块，用于识别同时出现于多个位置的异常设备——这可能是劫持攻击的指示符。我们展示了基于 RAN 事件的位置异常检测在对抗针对联机汽车的恶意活动方面的有效性。使用来自数百万台联机汽车生成的 RAN 数据，我们开发了一种快速高效的方法，用于识别潜在的恶意或非法设备。该研究的意义深远。通过提升联机汽车的安全性，我们可以增强用户安全，为汽车行业提供稳健的防御，并改进面向 IoT 设备的整体网络安全实践。
引用
@article{arxiv.2407.02698,
title = {Navigating Connected Car Cybersecurity: Location Anomaly Detection with RAN Data},
author = {Feng Wang and Yaron Koral and Kenichi Futamura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.02698},
year = {2024}
}
备注
Accepted by VTC2024-Spring