| Project/Area Number |
21K11892
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60070:Information security-related
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| Research Institution | Kyoto Sangyo University |
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Principal Investigator |
Inoue Hiroyuki 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (60468296)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 車載ネットワーク / データセット / なりすまし / ファジング / CAN / 車載Ethernet / 組込みセキュリティ |
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| Outline of Research at the Start |
外部のネットワークと接続される自動車における個別のコンポーネントやそれらから構成されるシステムの脆弱性を開発段階で評価するために，広く使われているCANトラフィックの評価用データセットを開発し，そのデータセットのふるまいをファジングデータの生成に応用し効果的なファジングテスト手法を実現し，車載ネットワークの主要部分および外部との境界に設置するデータ通信ユニットやゲートウェイへ適用することで，コネクティッドカーや自動運転車の車載システム全体としてのセキュリティの向上を目指す．
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| Outline of Final Research Achievements |
I have developed an attack dataset for CAN, which is widely used in automotive LANs, that combines spoofing, fuzzing, and denial-of-service (DoS) attacks. Using this dataset, I constructed a machine learning-based anomaly detection system, and developed and evaluated an in-vehicle LAN data utilization system using ID-based cryptography to detect anomalies on the server side. I also conducted a risk analysis of SDV using in-vehicle Ethernet and zone architecture, and analyzed spoofing attacks on SOME/IP, a service-oriented communication middleware, and evaluated methods for detecting such attacks.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
コネクティッドカーの普及につれて，自動車の内部ネットワークである車載LANのセキュリティを強化する手法が求められている．広く普及しているCANを使った攻撃データセットの開発とそれを用いた攻撃検知手法により，より安全な自動車システムの開発に寄与することができる．また，CANの後継と見込まれている車載Ethernetとそれを用いたSDVについても，同様に攻撃手法の分析とその緩和策を具体的に検討することで，より安全なシステムの開発が期待できる．
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