계측 제어기 통신망의 침입 탐지 시스템의 오탐지 감소를 위한 센서 데이터 예측 기법을 이용한 공격 탐지 알고리즘
Attack Detection Algorithm Exploiting Sensor Data Estimation Reducing False Alarms for Intrusion Detection System in Controller Area Network
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초록
전자 제어기는 자동차 내부 네트워크 프로토콜을 통해 센서 및 제어 데이터를 교환한다. 자동차 내부 네트워크는 데이터를 암호화하지 않고 메시지를 인증하지 않으므로, 보안 측면에서 취약하다. 외부 접점을 가진 제어기는 공격자에게 공격 표면을 제공한다. 사이버 공격으로부터 차량을 보호하기 위해서, 제어기의 물리적 특성 기반의 침입 탐지 시스템이 개발되고 있다. 기존의 침입 탐지 시스템은 센서 데이터 간 상관관계를 이용하여 공격을 탐지하는데, 센서 데이터에는 자동차 주행 시 발생하는 잡음이 더해진다. 잡음으로 인해 상관도를 정확하게 계산할 수 없게 되어 공격 오탐지 확률이 증가한다. 본 논문에서는 과거 데이터를 이용해서 잡음의 영향을 줄이고, 오탐지 확률을 감소시키는 공격 탐지 알고리즘을 제안한다. 실제 자동차에서 수집된 데이터를 사용하여, 제안한 알고리즘의 성능을 분석하고, 정상 데이터 셋에서 상관도가 가장 높게 유지되는 것을 확인하였다.
Abstract
Electronic Control Units (ECUs) exchange sensor and control data via in-vehicle network protocol. In-vehicle network protocols do not encrypt data nor authenticate messages, so they are vulnerable with respect to security. ECUs with outward-facing interface provides attack surface. In order to protect vehicles from cyber-attacks, Intrusion Detection Systems (IDSs) based on physical properties of ECUs are developed. Conventional IDSs detect an attack exploiting correlation between sensor data where noise is added to the sensor data. Due to the noise, IDSs cannot compute correlation correctly, which increases false-alarm probability. In this paper, we propose attack detection algorithm that reduces false-alarm probability by mitigating effects of noise using past data. We analyze the performance of the proposed algorithm using CAN message data collected from a real vehicle and check that the correlation coefficient is kept highest in the normal data set.
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