| 研究課題/領域番号 |
21K11892
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分60070:情報セキュリティ関連
|
|---|
| 研究機関 | 京都産業大学 |
|---|
研究代表者 |
井上 博之 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (60468296)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 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 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
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．
|
| 研究成果の概要 |
自動車の車載LANで広く使われているCANの攻撃データセットとして，なりすまし，ファジング，DoSの攻撃を組み合わせで生成を可能にし，それを用いた機械学習ベースの異常検知システムを構成した．同時に，異常検知を行う場所をサーバ側とするためにIDベース暗号を用いた車載LANデータ活用システムを開発し評価した．また，車載Ethernetとゾーンアーキテクチャを用いたSDVにおけるリスク分析を行い，サービス指向通信ミドルウェアであるSOME/IPのなりすまし攻撃の分析とその攻撃検知の手法について評価を行った．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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．
|
