A wavelet-based intrusion detection system for Controller Area Network (CAN)
Denetleyici alan ağı için dalgacık tabanlı salırı tespit sistemi
- Tez No: 735018
- Danışmanlar: PROF. DR. IAN JENNIONS, DR. MOHAMMAD SAMİE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Cranfıeld Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
1980'lerin başında tasarlanan Denetleyici Alan Ağı (Controller Area Network- CAN) en yaygın kullanılan araç içi iletişim protokolüdür. CAN protokolü düğümler arasında güvenli iletişim sağlamak için çeşitli özelliklere sahiptir. Bu özelliklerden bazıları sabit öncelikli zamanlama için tahkim süreci, hatalı düğümleri ortadan kaldırmak için hata sınırlama mekanizması, iletim hatalarını tanımlamak için döngüsel artıklık denetimi ve mesaj form kontrolüdür. Ayrıca çift bükümlü iki telli diferansiyel voltaj mimarisi sayesinde elektriksel ve manyetik gürültüyü engeller. Bu özellikler CAN'i araçların gerçek zamanlı siber-fiziksel yapısı için mükemmel bir çözüm haline getirse de protokol şifreleme ve kimlik doğrulama gibi temel güvenlik önlemlerinden yoksundur; bu nedenle araçlar siber saldırılara karşı savunmasızlardır. Artan otomasyon ve bağlanabilirlik nedeniyle saldırı yüzeyi gün geçtikçe artmaktadır. Bu tez, CAN veri yolu saldırılarını tespit etmek için dalgacık (wavelet) tabanlı bir saldırı tespit sistemi olan WINDS'i önermektedir. WINDS, potansiyel saldırıları tespit etmek için ağ davranışlarını zaman-ölçek alanında ikili sınıflandırıcı kullanarak analiz eder. Standart bir test metodolojisi olmadığından, bu araştırmanın bir bölümünü kapsamlı test çerçevesi ve kıyaslama veri kümesi üretiminden oluşmaktadır. Son olarak, WINDS önerilen test çerçevesine göre test edildi ve diğer mevcut olan çözümlere karşı rekabetçi olduğu gösterildi.
Özet (Çeviri)
Controller Area Network (CAN), designed in the early 1980s, is the most widely used in-vehicle communication protocol. The CAN protocol has various features to provide highly reliable communication between the nodes. Some of these features are the arbitration process to provide fixed priority scheduling, error confinement mechanism to eliminate faulty nodes, and message form check along with cyclic redundancy checksum to identify transmission faults. It also has differential voltage architecture on twisted two-wire, eliminating electrical and magnetic noise. Although these features make the CAN a perfect solution for the real-time cyber-physical structure of vehicles, the protocol lacks basic security measures like encryption and authentication; therefore, vehicles are vulnerable to cyber-attacks. Due to increased automation and connectivity, the attack surface rises over time. This research aims to detect CAN bus attacks by proposing WINDS, a wavelet-based intrusion detection system. The WINDS analyses the network traffic behaviour by binary classification in the time-scale domain to identify potential attack instances anomalies. As there is no standard testing methodology, a part of this research constitutes a comprehensive testing framework and generation of benchmarking dataset. Finally, WINDS is tested according to the framework and its competitiveness with state-of-the-art solutions is presented.
Benzer Tezler
- A wavelet-based intrusion detection system for controller areanetwork (Can)
Başlık çevirisi yok
MEHMET BOZDAL
- A combined wavelet and autoregressive based statistical intrusion detection system `the wavelet-AR IDS'
Birleştirilmiş dalgacık ve özbağlanım temelli statistiksel saldırı tespit sistemi `dalgacık-özbağlanım saldırı tespit sistemi'
UMUT GÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EMİN ANARIM
- Wavelet based detection of network traffic anomalies
Dalgacık tabanlı ağ anormalliklerinin tespit edilmesi
DAĞHAN HASAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. EMİN ANARIM
- Novel time-series based DDoS attack detection schemes for traditional networks and software defined networks
Geleneksel ve yazılım tabanlı ağlar için yeni, zaman serisi bağlamlı DDoS saldırı tespit şemaları
RAMIN FULADİ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Dağıtık üretim güç sistemlerinde geliştirilmiş oylama modeli tabanlı arıza tespiti ve sınıflandırması
Improved voting model based fault detection and classification in distributed generation power systems
FEVZEDDİN ÜLKER
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KÜÇÜKER