A wavelet-based intrusion detection system for controller areanetwork (Can)
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 760998
- Danışmanlar: PROF. IAN JENNİONS, DR. MOHAMMAD SAMİE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Astronomi ve Uzay Bilimleri, Bilim ve Teknoloji, Astronomy and Space Sciences, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: CAN bus, In-vehicle communication, Automotive security, Automotive attack surface, Encryption
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Cranfield University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Controller Area Network (CAN), designed in the early 1980s, is the most widely used in-vehicle communication protocol. The CAN protocol has various features to provide highly reliable communication between the nodes. Some of these features are the arbitration process to provide fixed priority scheduling, error confinement mechanism to eliminate faulty nodes, and message form check along with cyclic redundancy checksum to identify transmission faults. It also has differential voltage architecture on twisted two-wire, eliminating electrical and magnetic noise. Although these features make the CAN a perfect solution for the real-time cyber-physical structure of vehicles, the protocol lacks basic security measures like encryption and authentication; therefore, vehicles are vulnerable to cyber-attacks. Due to increased automation and connectivity, the attack surface rises over time. This research aims to detect CAN bus attacks by proposing WINDS, a wavelet-based intrusion detection system. The WINDS analyses the network traffic behaviour by binary classification in the time-scale domain to identify potential attack instances anomalies. As there is no standard testing methodology, a part of this research constitutes a comprehensive testing framework and generation of benchmarking dataset. Finally, WINDS is tested according to the framework and its competitiveness with state-of-the-art solutions is presented.
Benzer Tezler
- A combined wavelet and autoregressive based statistical intrusion detection system 'the wavelet-AR IDS'
Birleştirilmiş dalgacık ve özbağlanım temelli statistiksel saldırı tespit sistemi 'dalgacık-özbağlanım saldırı tespit sistemi'
UMUT GÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EMİN ANARIM
- Wavelet based detection of network traffic anomalies
Dalgacık tabanlı ağ anormalliklerinin tespit edilmesi
DAĞHAN HASAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. EMİN ANARIM
- Novel time-series based DDoS attack detection schemes for traditional networks and software defined networks
Geleneksel ve yazılım tabanlı ağlar için yeni, zaman serisi bağlamlı DDoS saldırı tespit şemaları
RAMIN FULADİ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Dağıtık üretim güç sistemlerinde geliştirilmiş oylama modeli tabanlı arıza tespiti ve sınıflandırması
Improved voting model based fault detection and classification in distributed generation power systems
FEVZEDDİN ÜLKER
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KÜÇÜKER
- DDoS attack detection using signal processing and statistical approaches
Sinyal işleme ve istatistiksel yaklaşımlarla DDoS saldırı tespiti
DERYA ERHAN
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM