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コネクティッドカーの外部インタフェースを介した攻撃に対する事例分析と対策案の検討を行い動的なフィルタリング機構のソフトウェアでの実現および実車での評価を行った．車載システムにおける攻撃のパターンをいくつかに分類し標準的なデータセットとして提供できるようにし，攻撃としての有効性の評価には機械学習モデルr-VAEというアルゴリズムを適用することでファジングデータを生成できることを確認した．また，取得した車載LANのデータをCANデータ向け圧縮アルゴリズムを考案し，サーバ上で分析したり速度やエンジン状態などの意味のある情報として可視化することができるプロトタイプを完成した．
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