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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．
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