Обнаружение кибератак в транспортных средствах с использованием характеризующих функций, искусственных нейронных сетей и визуального анализа
Автор: Янник Шевалье, Флориан Фенцль, Максим Вадимович Коломеец, Роланд Рике, Андрей Алексеевич Чечулин, Кристоф Краус
Журнал: Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН).
Рубрика: Информационная безопасность
Статья в выпуске: Том 20 № 4, 2021 года.
Бесплатный доступ
Возможность подключения автономных транспортных средств к сетям порождает новые возможности для атак и, следовательно, потребность в развитии методов кибербезопасности. Таким образом, важно обеспечить, чтобы мониторинг сети в транспортном средстве включал в себя возможность точно обнаруживать вторжение и анализировать кибератаки на основе данных о транспортных средствах и журналов событий транспортных средств с учетом их конфиденциальности. В статье предложен и оценен метод, использующий характеризующую функцию и проведено его сравнение с подходом, основанным на искусственных нейронных сетей. Визуальный анализ соответствующих потоков событий дополняет оценку. Несмотря на то, что метод с характеризующей функцией на порядок быстрее, точность полученных результатов, по крайней мере, сравнима с таковой, полученной с помощью искусственной нейронной сети. Таким образом, этот метод представляет собой перспективный вариант для реализации во встраиваемых системах автомобиля. Кроме того, важным аспектом использования методов анализа в рамках кибербезопасности является объяснимость результатов обнаружения.
Короткий адрес: https://sciup.org/14127343
IDR: 14127343 | DOI: 10.15622/ia.20.4.4