Geri Dön

Otonom araç sistemlerinde siber güvenlik analizi: Tehditler, riskler ve koruma yöntemleri

Cyber security analysis in autonomous vehicle systems: Threats, risks, and protection methods

PDF İndir

  1. Tez No: 1002929
  2. Yazar: MUHAMMED NAZAR ABDULGADER OSMAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KENAN ŞENTÜRK, DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN GÖNEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Matlab, Otomotiv, Otonom sistemler, İntersepsiyon, Matlab, Automotive, Autonomous systems, Interception
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Otonom araçların seri üretim tüketici ürünleri hâline gelmesi, rekabetin yoğun olduğu otomotiv sektörünü Mercedes-Benz S-Class ve EQS gibi Seviye 3 otonom modelleri piyasaya sürmeye yöneltmiştir. Bu araçlar, otonom teknolojilerin daha güvenli, daha verimli ve daha konforlu bir ulaşım sağlayabildiğini göstermektedir. Bununla birlikte, otomasyon insan hatasını azaltmaya ve kazaları önlemeye yardımcı olurken; karmaşık elektronik ve ağ bağlantılı sistemler nedeniyle araçları yeni siber güvenlik risklerine de maruz bırakmaktadır. Bu çalışmada, gerçek dünyadaki otonom sürüş işlevlerini temsil etmek amacıyla bir otonom aracın fiziksel bir prototipi geliştirilmiştir. Model; çevresini algılamak, engelleri tespit etmek, otonom sürüş gerçekleştirmek ve kendi kendine park etmek için ultrasonik sensörler, Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS), kızılötesi (IR) sensörler ve jiroskop (GYRO) sensörleri kullanmaktadır. SAE J3016 standardına göre bu özellikler, modelin otonom araç olarak sınıflandırılmasını sağlamaktadır; yani araç, çoğu sürüş görevini kendi başına yönetebilmekte ve gerekli durumlarda sürücünün devralmasını beklemektedir. Ayrıca, araçtan ve sensörlerinden gelen gerçek zamanlı verilerin izlenmesi için MATLAB App Designer kullanılarak kullanıcı dostu bir arayüz geliştirilmiştir. Sistem tamamen test edildikten sonra, performans üzerindeki etkilerini incelemek ve tam ölçekli bir araç üzerindeki potansiyel sonuçlarını karşılaştırmak amacıyla kasıtlı olarak on bir farklı siber saldırıya maruz bırakılmıştır. Bu saldırılar şunlardır: Aracın web sunucusunu hızlı GET istekleriyle aşırı yükleyerek hizmet kalitesinin düşmesine ve komut yanıtlarının gecikmesine neden olan Uygulama Katmanı HTTP flood saldırısı; HTTP flood, TCP SYN flood, kaynak tüketimi ve Slowloris tekniklerini birleştirerek mikrodenetleyicinin web sunucusunu kapsamlı biçimde devre dışı bırakan Çok Vektörlü Hizmet Engelleme (DoS) saldırısı; manuel ve otonom kontrol durumları arasında hızlı mod geçişi oluşturarak otonom engelden kaçınma sistemini hedef alan Mantık Manipülasyonu saldırısı; sahte kaynak adresleriyle bağlantı taşması oluşturarak ESP32 web sunucusunun çökmesine neden olan Kaynak Tüketimi saldırısı; kimlik doğrulama mekanizmalarının yokluğunu istismar ederek aracın tam kontrolünün ele geçirilmesini sağlayan Yetkisiz Uzaktan Erişim saldırısı; komut kanalı taşırması yoluyla meşru kullanıcıları devre dışı bırakan Kalıcı Kontrol Ele Geçirme saldırısı; 50 dağıtık kaynaktan oluşan bir botneti simüle ederek eş zamanlı çok katmanlı flood saldırıları gerçekleştiren Dağıtık Hizmet Engelleme (DDoS) saldırısı; ve aracın durum uç noktasını sürekli izleyerek belirli hareket komutlarını seçici biçimde tersine çeviren gelişmiş yönlü manipülasyonu gösteren dört Seçici Komut Enjeksiyonu saldırısı. Seçici İleri, Geri, Sağ ve Sol Enjeksiyon saldırıları, MATLAB'den gelen meşru yönlü komutları izlemiş ve bunları geçersiz kılmak için anında ters komutlar enjekte ederek aracın istenmeyen yönlerde hareket etmesine neden olmuştur. Bu seçici enjeksiyon saldırıları, çoğu senaryoda aracın normal çalışmasına izin vererek tehlikenin tespit edilmesini zorlaştırması ve 30 milisaniyelik yoklama aralıkları ile çift darbeli komut enjeksiyonu teknikleri kullanarak belirli yönlü komutları stratejik olarak tersine çevirmesi nedeniyle özellikle tehlikeli olmuştur. HTTP flood saldırısı, komut yanıt süresini 50 ms'den 2 saniyenin üzerine çıkararak gerçek zamanlı kontrolü ciddi biçimde etkilemiştir. Çok Vektörlü DoS saldırısı, uzun süreli yanıtsızlıkla birlikte tam hizmet kesintisine neden olmuştur. Mantık Manipülasyonu saldırısı, durum makinesi zafiyetlerini istismar ederek öngörülemez araç hareketlerine yol açmıştır. Kaynak Tüketimi saldırısı, mikrodenetleyicinin ağ yığınını çökertmiş ve donanımsal yeniden başlatma gerektirmiştir. Yetkisiz Erişim saldırısı, saldırganların motor komutları göndermesine ve güvenlik özelliklerini devre dışı bırakmasına olanak tanıyan kritik kimlik doğrulama eksikliklerini ortaya koymuştur. Kalıcı Ele Geçirme saldırısı, kanal tekelleştirmesi yoluyla meşru denetleyicilerin etkili biçimde devre dışı bırakılabileceğini göstermiştir. DDoS saldırısı, saniyede 500'ün üzerinde paket üreterek 45 saniye içinde sistemin tamamen çökmesine neden olmuştur. Dört Seçici Komut Enjeksiyonu saldırısı, durum yoklama mekanizmalarında ve komut işleme yarış koşullarında kritik güvenlik açıklarını göstermiş; saldırganların diğer işlevleri operasyonel bırakırken bireysel yönlü kontrolleri güvenilir biçimde ele geçirebildiğini ortaya koymuştur—bu, kritik anlarda araçların istenmeyen yönlerde dönmesine veya hareket etmesine neden olarak kazalara yol açabilecek gizli bir saldırı vektörüdür. Bu sonuçların analizinin ardından, kapsamlı koruma mekanizmaları önerilmiştir: IP başına ve küresel oran sınırlaması ile otomatik engelleme; bağlantı zaman aşımı uygulaması ve azami eşzamanlı bağlantı sınırları; geçiş gecikmeleriyle durum makinesi koruması; donanımsal watchdog zamanlayıcısı implementasyonu; zaman aşımı mekanizmalarına sahip belirteç tabanlı oturum kimlik doğrulaması; acil durdurma komutlarının diğer işlemlere öncelik vermesini sağlayan komut önceliklendirme kuyrukları; sürekli saldırıları tespit eden devre kesici desenleri; yönlü komutlar için kriptografik imza gerektiren komut doğrulama ve onay protokolleri; kimlik doğrulama gereksinimleriyle durum uç noktası erişim kısıtlamaları; ve hızlı komut enjeksiyon döngülerini önlemek için oturum başına komut hızı sınırlaması. Bu güvenlik iyileştirmeleriyle model önemli ölçüde daha dayanıklı hâle gelmekte ve gelecekteki otonom araçların güvenli işletimi için çok katmanlı siber güvenlik önlemlerinin ne denli kritik olduğunu ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

The rise of autonomous vehicles as mass-produced consumer products has pushed the competitive automotive industry to release advanced Level 3 autonomous models such as the Mercedes-Benz S-Class and EQS. These demonstrate that autonomous technologies can provide safer, more efficient, and more comfortable transportation. However, while automation helps reduce human error and prevent accidents, it also exposes vehicles to new cybersecurity risks due to their complex electronic and networked systems. In this study, a physical prototype of an autonomous vehicle was built according to the autonomous vehicle classifications of the SAE to represent real-world autonomous driving functions. The model used ultrasonic sensors, Global Positioning System (GPS), infrared (IR) sensors, and gyroscope (GYRO) sensors to navigate its surroundings, detect obstacles, drive autonomously, and perform self-parking. Based on the SAE J3016 standard, these features classify the model as an autonomous vehicle, meaning it can manage most driving tasks on its own while expecting the driver to take control when needed. A MATLAB application was also developed using the App Designer feature to serve as a user-friendly interface for monitoring real-time data from the vehicle and its sensors. Once the system was fully tested, it was intentionally exposed to eleven distinct cyberattacks to study how these threats affected its performance and to compare their potential effects on a full-scale vehicle. The attacks included: an Application Layer HTTP flood attack, which overwhelmed the vehicle's web server with rapid GET requests, causing service degradation and delayed command response; a Multi-Vector Denial of Service (DoS) attack, combining HTTP flood, TCP SYN flood, resource exhaustion, and Slowloris techniques to comprehensively disrupt the microcontroller's web server; a Logic Manipulation attack targeting the autonomous obstacle avoidance system through rapid mode switching between manual and autonomous control states; a Resource Exhaustion attack employing connection flooding with spoofed source addresses to crash the ESP32 web server; an Unauthorized Remote Access attack exploiting the lack of authentication mechanisms to gain complete vehicle control; a Persistent Control Hijacking attack using command channel flooding to lock out legitimate users; a Distributed Denial of Service (DDoS) attack simulating a botnet of 50 distributed sources executing simultaneous multi-layer flood attacks; and four Selective Command Injection attacks that demonstrated sophisticated directional manipulation by continuously monitoring the vehicle's status endpoint and selectively inverting specific movement commands. The Selective Forward, Backward, Right, and Left Injection attacks monitored for legitimate directional commands from MATLAB and immediately injected opposite commands to override them, causing the vehicle to move in unintended directions. These selective injection attacks proved particularly dangerous as they allowed the vehicle to function normally in most scenarios, making the compromise difficult to detect, while strategically inverting specific directional commands using 30-millisecond polling intervals and dual-pulse command injection techniques. The HTTP flood attack increased command response time from 50 ms to over 2 seconds, severely impacting real-time control. The Multi-Vector DoS attack caused complete service interruption with extended unresponsiveness. The Logic Manipulation attack exploited state machine vulnerabilities, causing unpredictable vehicle movements. The Resource Exhaustion attack crashed the microcontroller's network stack, requiring a hard reset. The Unauthorized Access attack revealed critical authentication gaps, allowing attackers to issue motor commands and disable safety features. The Persistent Hijacking attack demonstrated effective lockout of legitimate controllers through channel monopolization. The DDoS attack generated over 500 packets per second and caused complete system failure within 45 seconds. The four Selective Command Injection attacks demonstrated critical vulnerabilities in status polling mechanisms and command processing race conditions, where attackers could reliably hijack individual directional controls while leaving other functions operational—a stealth attack vector that could cause accidents by making vehicles turn or move in unintended directions at critical moments. After analysing these results, comprehensive protection mechanisms were proposed including: per-IP and global rate limiting with automatic blocking; connection timeout enforcement and maximum concurrent connection limits; state machine protection with transition delays; hardware watchdog timer implementation; token-based session authentication with timeout mechanisms; command priority queuing to ensure emergency stops override other operations; circuit breaker patterns to detect sustained attacks; command verification and confirmation protocols requiring cryptographic signatures for directional commands; status endpoint access restrictions with authentication requirements; and command rate limiting per session to prevent rapid command injection cycles. With these security improvements, the model would become significantly more resilient, demonstrating how essential multi-layered cybersecurity measures are for the safe operation of future autonomous vehicles.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    965630

    Applications of artificial intelligence for the security of networks

    Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari

    SELEN GEÇGEL ÇETİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  2. Tez No

    863690

    A situational awareness framework for connected autonomous vehicles

    Bağlantılı otonom araçlar için durum farkındalık sistemi

    DERYANUR TEZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  3. Tez No

    891715

    Privacy-preserving authentication methods

    Gizliliği koruyan kimlik doğrulama yöntemleri

    KÜBRA NARİ BAYKAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

  4. Tez No

    1010721

    Security in autonomous vehicles: analysis of vulnerabilities in car systems for detection and mitigation of corresponding cyber-attacks

    Otonom araçlarda güvenlık: ilgılı sıber saldırıların tespıtı ve azaltılması ıçın araç sıstemlerındekı güvenlık açıklarının analızı

    ENGY AYMAN SALAHELDEEN ABDELSALAM HASSAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ŞAFAK DURUKAN ODABAŞI

  5. Tez No

    771988

    Investigating risk assessment and role of safety concerns in autonomous vehicle

    Otonom araçlarda risk değerlendirmesi ve güvenlik kaygılarının modellenmesi

    GÖZDE BAKİOĞLU DOĞANYILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

Geri Dön