Ett nytt intrångsdetekteringssystem (IDS) med hjälp av ett djupt neuralt nätverk (DNN) föreslås för att öka säkerheten i in-vetikulärt nätverk. De parametrar som bygger DNN-strukturen är utbildade med sannolikhetsbaserade vektorer som extraheras från de in-vehikulära nätverkspaketen. För ett givet paket ger DNN sannolikheten för att varje klass diskriminerar normala paket och attackpaket, och därmed kan sensorn identifiera eventuella skadliga angrepp på fordonet. Jämfört med den traditionella artificiella neurala nätverk tillämpas på IDS, den föreslagna tekniken antar nyligen framsteg i djupinlärning studier såsom initiering av parametrarna genom oövervakad förutbildning av djup tro nätverk (DBN), därför förbättra detektion noggrannhet. Det visas med experimentella resultat att den föreslagna tekniken kan ge ett svar i realtid på attacken med en signifikant förbättrad detektionsgrad i controller area network (CAN) buss.
Arbetet i REF presenterar en klassificerare som upptäcker intrång i ett fordonsstyrområdesnätverk (CAN), med hjälp av ett djupt neuralt nätverk som är förtränat med ett Deep Belief Network (DBN).
Intrusion Detection System Using Deep Neural Network for In-Vehicle Network Security
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}