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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.1.1
이용수
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최근 자율주행차 운행 환경에서는 도로 상황 인식이나 운전 결정을 내리는데 딥러닝 기술을 사용하고 있다. 또한, 딥러닝 기술만을 사용한 자율주행은 한계점이 존재하기 때문에 차량용 애드혹 네트워크(Vehicular Ad-hoc Network, VANET) 통신을 활용하고 있다. 그러나 VANET 통신은 DoS(Denial of Service) 공격과 같은 사이버 공격에 노출될 수 있는 취약점을 내포하고 있어 이를 방어하기 위한 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 VANET의 V2V 통신 환경 하에서 DoS 공격을 탐지할 수 있는 머신러닝 모델을 개발하기 위한 데이터 셋을 생성한다. 데이터 셋은 OMNeT++, SUMO, Veins, INET과 같은 시뮬레이션 툴을 사용하여 V2V 통신 환경의 속성과 공격 특성을 반영하여 생성하였다. 또한, 생성된 공격 데이터 셋이 다양한 머신러닝 모델에서 공격이 탐지될 수 있는지 그 유효성을 검증하였다. 평가 결과, 생성된 데이터 셋은 학습한 대부분의 머신 러닝 모델에서 약 97%이상의 정확도로 DoS 공격을 탐지할 수 있어, 침입탐지 모델 학습에 유용하게 사용할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. V2V DoS 공격 시뮬레이션
4. 데이터 전처리 및 데이터 셋 평가
5. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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