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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김종권 (Soongsil University) 임형철 (Soongsil University) 이주석 (Soongsil University) 이성수 (Soongsil University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제28권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
412 - 418 (7page)

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본 논문은 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 활용하여 차량용 CAN 통신에서 발생하는 해킹 공격을 효과적으로 탐지하는 방법을 제안한다. 기존에 제안된 딥러닝 기반 탐지 기법은 차량과 같이 리소스가 제한된 환경에는 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘의 경량성과 효율성을 활용하여 차량용 CAN 통신에서의 공격 탐지 성능을 향상시켰다. RANSAC 알고리즘은 적은 연산 자원으로도 효과적인 탐지를 수행할 수 있어서 차량에 탑재 가능한 실용적인 해킹 탐지 솔루션을 제공할 수 있다.
#Controller Area Network #Intrusion Detection System #Random Sample Consensus #Support Vector Machine #K-Nearest Neighbor

목차

Abstract
요약
I. 서론
II. RANSAC 기반 침입 탐지 시스템
III. 실험 결과
IV. 결론
References

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