車載セキュリティゲートウェイにおける機械学習を用いた動的フィルタリング機構の実装と評価

摘要

広域ネットワークの普及と低価格化に伴い，インフォテインメント機器やテレマティクス機器等のような車載器が外部のネットワークに接続されつつある．車載器が乗っ取られたり不正な車載器が繋がったりすることによる自動車内部の車載LANや電子制御ユニット（ECU）に対する不正アクセスや攻撃への対策が必要となっている．本研究では，不正アクセスや攻撃を防ぐ車載LANゲートウェイへ，CANメッセージの静的なフィルタリング機能に加え，機械学習を用いた動的フィルタリング機構を組み込んだものを設計し，小型Linuxマシンへ実装し，実車上を流れる車載LANトラフィックへ適用する．評価として，1メッセージあたりのゲートウェイの平均処理時間および判別精度を示す正解率を機械学習の設定パラメータ毎に比較し，さらにその処理性能を測定し，考察を行う．