ABSTRACT Detektion av it-angrepp mot fordon är av allt större intresse. Eftersom fordon normalt ger begränsade bearbetningsresurser är föreslagna lösningar regelbaserade eller lätta maskininlärningsmetoder. Vi hävdar att denna begränsning kan hävas med beräkningsmässig avlastning som vanligen används för resursbegränsade mobila enheter. De ökade bearbetningsresurser som finns tillgängliga på detta sätt ger tillgång till mer avancerade tekniker. Med hjälp av en fallstudie ett litet fyrhjuligt robotiskt landfordon visar vi på praktiska och fördelar med att lasta av den kontinuerliga uppgiften att upptäcka intrång som bygger på djupt lärande. Detta tillvägagångssätt uppnår hög noggrannhet mycket mer konsekvent än med standard maskininlärning tekniker och är inte begränsad till en enda typ av attack eller i fordonet CAN buss som tidigare arbete. Som ingång, den använder data fångas i realtid som relaterar till både cyber och fysiska processer, som den matas som tidsseriedata till en neural nätverk arkitektur. Vi använder både en djup flerlagers perceptron och återkommande neurala nätverk arkitektur, med den senare drar nytta av en långsiktig minne dolda lager, som visar sig vara mycket användbart för att lära sig den timliga kontexten av olika attacker. Vi använder överbelastning, kommandoinjektion och malware som exempel på cyberattacker som är meningsfulla för ett robotfordon. Den praktiska avlastningen av beräkningen beror på de resurser som erbjuds ombord och på distans, och kommunikationens tillförlitlighet mellan dem. Med hjälp av detektionslatens som kriterium har vi utvecklat en matematisk modell för att bestämma när avlastning av beräkning är fördelaktigt givet parametrar relaterade till driften av nätverket och bearbetningskraven i modellen för djupinlärning. Ju mer pålitligt nätet är och ju större krav på bearbetning, desto större är den minskning av detektionslatensen som uppnås genom avlastning.
Loukas m.fl. REF hävdade att de begränsade regelbaserade eller lätta maskininlärningstekniker som används för att upptäcka it-fysiska intrång i fordon kan ersättas med mer avancerade tekniker som använder beräkningsbaserad avlastning till molnet.
Cloud-Based Cyber-Physical Intrusion Detection for Vehicles Using Deep Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}