logo móvil
Contáctanos

Ca-Cre: Método de ingeniería inversa de formato de carga útil de red de área de controlador basado en algoritmo de clasificación

Autores: Ji, Cheongmin; Ko, Taehyoung; Hong, Manpyo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2021

Ca-Cre: Método de ingeniería inversa de formato de carga útil de red de área de controlador basado en algoritmo de clasificación


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Unidades de control electrónicas
Buses de área de controlador (CAN)
Unidades de control de telemática (TCUs)
Redes en vehículos (IVNs)
Formatos de mensaje
Pruebas de seguridad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En los vehículos, decenas de unidades de control electrónico están conectadas a uno o más buses de área de controlador (CAN) para intercambiar información y enviar comandos relacionados con el sistema físico de los vehículos. Además, los vehículos modernos están conectados a Internet a través de unidades de control de telemática (TCUs). Esto lleva a un vector de ataque en el que los atacantes pueden controlar vehículos de forma remota una vez que obtienen acceso a las redes de vehículos (IVNs) y pueden descubrir los formatos de mensajes importantes. Aunque la información de formato se mantiene en secreto por los fabricantes de automóviles, CAN es vulnerable, ya que los datos se transmiten en texto plano. Por el contrario, el secreto de los formatos de mensajes inhibe la investigación de seguridad de IVN por parte de investigadores de terceros. También dificulta las pruebas de seguridad efectivas para las redes de vehículos realizadas por autoridades de evaluación. Para mitigar este problema, se propone un método de ingeniería inversa de los formatos de carga útil de CAN. El método utiliza algoritmos de clasificación para predecir los límites de señal a partir de las cargas útiles de CAN. Se eligieron y diseñaron varios rasgos de forma única para cuantificar las características específicas del tipo de señales. El método se evalúa en trazas de CAN reales y sintéticas, y los resultados muestran que nuestro método puede predecir al menos un 10% más de límites de señal que los métodos existentes.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro