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- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 184 - 187 (4page)
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In-vehicle automotive network is vulnerable to various cyber-attacks because of its poor design of the safety and security functions of the vehicle. Controller Area Network (CAN) is widely used protocol for in-vehicle communication in the automotive domain. However, CAN was not designed with security in mind and can be easily attacked. Hackers can launch Denial of Service (DoS) attack to the vehicle through external devices like OBD-II diagnostics port, infotainment systems, etc., and can endanger the lives of drivers and passengers. Thus, Intrusion Detection System (IDS) in in-vehicle network is investigated intensively recently. This paper particularly reviews Intrusion Detection Systems for mitigating DoS attack in in-vehicle CAN networks.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION AND BACKGROUND
II. CAN PROTOCOL VULNERABILITIES
III. MACHINE LEARNING BASED INTRUSION DETECTION SYSTEM TO DETECT DOS ATTACKS ON CAN BUS
IV. DISCUSSION AND SUMMARY
V. CONCLUSION AND FUTURE WORKS
REFERENCES
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