젯슨 나노를 이용한 양방향 GPT 기반 CAN IDS 실시간 구현 (Real-Time Implementation of Bi-directional GPT-based CAN IDS Using Jetson Nano)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 24권 / 11호 / 2871 ~ 2879페이지
· 저자명 : 김송목, 박승영

초록

V2X (vehicle-to-everything) 통신 기술의 발전은 생활의 편의성을 향상시켰지만, 동시에 해킹 위협은 더욱 대두되고 있다. 차량은 V2X 통신을 통해 외부와 내부 디바이스 간 정보를 주고받는데, 이 과정에서 보안 취약점을 가지고 있는 CAN (controller area network) bus를 사용하게 된다. 본 논문에서는 CAN bus 통신의 보안 취약성을 해결하기 위해 제안되었던 양방향 GPT (generative pre-trained transformer) 기반의 CAN ID (identifier) 시퀀스 이상 탐지 기법을 저사양 하드웨어인 젯슨 나노 보드를 이용하여 구현하였다. 구체적으로, 탐지 대상 시퀀스를 생성할 때, 이동 윈도우의 보폭을 적절히 조정함으로써, 저사양 하드웨어인 젯슨 나노에서도 실시간 이상 탐지가 가능함을 보였다. 이러한 저사양 하드웨어를 이용한 실시간 구현은 차량 내 통신 보안 강화를 위한 효율적이고 경제적인 방법을 제시하며, 다양한 차량 환경에서의 적용 가능성을 제시한다.

영어초록

The emergence of connected vehicular technologies via vehicle-to-everything (V2X) communication has significantly enhanced user convenience. However, these technologies are susceptible to critical security vulnerabilities. Notably, data transmitted via the controller area network (CAN) bus, which was not designed with security in focus, is particularly susceptible to threats. The CAN bus’s absence of standard security measures permits unauthorized devices to transmit malicious data. A distinctive approach using a bi-directional Generative Pre-trained Transformer (GPT) has been introduced for anomaly detection in CAN identifier (ID) sequences, demonstrating superior performance over conventional methods. This study delves into the real-time deployment of this GPT-based detection system on the Jetson Nano board. By adjusting the moving window's stride, the system exhibited stable operation, even on low-spec hardware such as Jetson Nano. This approach offers cost-effective solutions for embedded systems and holds potential for broader vehicular communication protocols, thus ensuring reliable anomaly detection across various vehicular environments.

참고자료

· 없음