초경량 Convolutional Neural Network를 이용한차량용 Intrusion Detection System의 설계 및 구현

Abstract

본 논문에서는 경량화된 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 CAN(Controller Area Network) 버스 상의 공격을 탐지하는 효율적인 알고리즘을 제안하고, 이를 기반으로 하는 IDS(Intrusion Detection System)를 FPGA로 설계, 구현 및 검증하였다. 제안한 IDS는 기존의 CNN 기반 IDS에 비해 CAN 버스 상의 공격을 프레임 단위로 탐지할 수 있어서 정확하고 신속한대응이 가능하다. 또한 제안한 IDS는 기존의 CNN 기반 IDS에 비해 컨볼루션 레이어를 하나만 사용하기 때문에 하드웨어를 크게줄일 수 있다. 시뮬레이션 및 구현 결과는 제안된 IDS가 CAN 버스 상의 다양한 공격을 효과적으로 탐지한다는 것을 보여준다.